def sparse_to_tuple(sparse_mx):

这是一个 Python 函数，用于将一个稀疏矩阵（sparse matrix）表示为一个元组的形式，元组中包含三个元素：

1. 该矩阵中所有非零元素的值；
2. 该矩阵中所有非零元素的行坐标；
3. 该矩阵中所有非零元素的列坐标。

函数的定义如下：

def sparse_to_tuple(sparse_mx):
    if not sp.isspmatrix_coo(sparse_mx):
        sparse_mx = sparse_mx.tocoo()
    coords = np.vstack((sparse_mx.row, sparse_mx.col)).transpose()
    values = sparse_mx.data
    shape = sparse_mx.shape
    return values, coords, shape

其中，`sparse_mx` 是一个稀疏矩阵，可以是任何格式的稀疏矩阵，例如 COO 格式、CSR 格式等。函数首先判断输入的稀疏矩阵是否为 COO 格式，如果不是，则将其转换为 COO 格式。

然后，函数通过 `np.vstack` 函数将稀疏矩阵的行坐标和列坐标垂直堆叠起来，得到一个 $N\times 2$ 的数组 `coords`，其中 $N$ 表示稀疏矩阵中非零元素的个数。`values` 数组则包含了所有非零元素的值。最后，函数返回一个元组 `(values, coords, shape)`，其中 `shape` 表示稀疏矩阵的形状。