如何修改由某个数组确定的scipy稀疏矩阵的子矩阵？

可以使用scipy.sparse模块中的lil_matrix（行压缩稀疏矩阵）来修改子矩阵。

首先，创建一个lil_matrix对象并使用对应的数组来初始化。然后，使用LIL格式的矩阵切片来提取要修改的子矩阵。修改该子矩阵后，其结果会自动反映到原始的稀疏矩阵中。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix

# 创建稀疏矩阵
sparse = lil_matrix((5, 5))
# 使用数组初始化稀疏矩阵的一部分
rows = np.array([0, 1, 2, 2, 3])
cols = np.array([1, 2, 3, 4, 0])
values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sparse[rows, cols] = values

# 打印原始稀疏矩阵
print("原始稀疏矩阵：")
print(sparse.toarray())

# 使用切片提取子矩阵并修改它
sub_matrix = sparse[2:4, 1:4].toarray()
sub_matrix[0, 1] = 10
sub_matrix[1, 2] = 20
sparse[2:4, 1:4] = sub_matrix

# 打印修改后的稀疏矩阵
print("修改后的稀疏矩阵：")
print(sparse.toarray())

输出结果如下：

原始稀疏矩阵：
[[0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 2. 0. 0.]
 [5. 3. 0. 4. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]
修改后的稀疏矩阵：
[[ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  2.