**已针对实施
csr_matrix。有一种
__pow__方法。
处理一些特殊情况后，它
__pow__可以：
tmp = self.__pow__(other//2) if (other % 2): return self * tmp * tmp else: return tmp * tmp
对于稀疏矩阵，
*是矩阵乘积（
dot对于ndarray）。因此它正在做递归乘法。
如前所述
math，
np.matrix还将
**（
__pow__）实现为矩阵幂。实际上，它最终会调用
np.linalg.matrix_power。
np.linalg.matrix_power(M, n)是用Python编写的，因此您可以轻松查看其功能。
因为
n<=3只是重复
dot。
对于较大的
n，它将执行二进制分解以减少
dots的总数。我认为这意味着
n=4：
result = np.dot(M,M)result = np.dot(result,result)
稀疏版本并不通用。它只能处理正整数幂。
您不能指望
numpy在备用矩阵上运行的函数。起作用的是将操作传递给数组自己的方法的那些。例如
np.sum(A)电话
A.sum()。
