不幸的是，
.multiply如果另一个CSR矩阵密集，则CSR矩阵的方法似乎会使该矩阵致密。因此，这是避免这种情况的一种方法：
# Assuming that Y is 1D, might need to do Y = Y.A.ravel() or such...# just to make the point that this works only with CSR:if not isinstance(X, scipy.sparse.csr_matrix): raise ValueError('Matrix must be CSR.')Z = X.copy()# simply repeat each value in Y by the number of nnz elements in each row: Z.data *= Y.repeat(np.diff(Z.indptr))这确实会创建一些临时对象，但至少将其完全矢量化，并且不会使稀疏矩阵致密。
对于COO矩阵，等效项是：
Z.data *= Y[Z.row] # you can use np.take which is faster then indexing.
对于CSC矩阵，等效项为：
Z.data *= Y[Z.indices]
