我注意到，用于在稀疏矩阵类型之间进行转换的方法中，没有一个使用方法中提供的copy kwarg。（在有效的情况下）总是有一个base集，这意味着它在代码中显示为view。
这是故意的行为吗？
例如，这里有csr和csc数组的例子，正如你所看到的，它们都有基，不管是什么。

In [1]: import numpy as np
   ...: from scipy import sparse
   ...: 
   ...: a = np.arange(20).reshape(4, 5)
   ...: csr = sparse.csr_array(a, copy=True)
   ...: print('csr.data.base', id(csr.data.base) if csr.data.base is not None else None)
   ...: 
   ...: csr_copy = csr.copy()
   ...: print('csr_copy.data.base', id(csr_copy.data.base) if csr_copy.data.base is not None else None)
   ...: 
   ...: csc_copy = csr.tocsc(copy=True)
   ...: print('csc_copy.data.base', id(csc_copy.data.base) if csc_copy.data.base is not None else None)
   ...: 
   ...: csc_copy_2 = csr.tocsc()
   ...: print('csc_copy_2.data.base', id(csc_copy_2.data.base) if csc_copy_2.data.base is not None else None)
csr.data.base 4392865488
csr_copy.data.base 4392866448
csc_copy.data.base 4392866640
csc_copy_2.data.base 4392867120

虽然csr_copy具有与csr.data相同的base是有意义的，但我不明白为什么其他对象都为数据设置了base属性。
特别是，此行为会防止使用者直接操作数组的data和indices参数。例如，无法使用resize方法新增数据列来扩充csr矩阵：

In [2]: old_nnz = csr.nnz 
   ...: row = [1, 2, 3, 4, 5]  # Lets append row of 5 elements to csr
   ...: 
   ...: csr.resize(5, 5)
   ...: 
   ...: print(id(csr.data))
   ...: print(csr.data)
   ...: 
   ...: print(id(csr.data.base))
   ...: print(csr.data.base)
   ...: 
   ...: csr.data.resize((old_nnz + len(row),), refcheck=True)
4757413808
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
4757413520
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
Traceback (most recent call last):
  File "/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/dev/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3433, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-34-c52e3457494e>", line 12, in <module>
    csr.data.resize((old_nnz + len(row),), refcheck=True)
ValueError: cannot resize this array: it does not own its data

虽然使用np.resize可能可行，但我不确定它是否合适：

In [3]: old_nnz = csr.nnz 
   ...: row = [1, 2, 3, 4, 5]  # Let's append row of 5 elements to csr
   ...: 
   ...: csr.resize(5, 5)
   ...: 
   ...: print('Data')
   ...: print(id(csr.data))
   ...: print(csr.data)
   ...: 
   ...: print("Data's Base")
   ...: print(id(csr.data.base))
   ...: print(csr.data.base)
   ...: 
   ...: print('New Data')
   ...: new_data = np.resize(csr.data, (old_nnz + len(row),))
   ...: print(id(new_data))
   ...: print(new_data)
   ...: 
   ...: print("New Data's Base")
   ...: print(id(new_data.base))
   ...: print(new_data.base)
   ...:
   ...: new_indices = np.resize(csr.indices, (old_nnz + len(row),))

Data
5256251600
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
Data's Base
5256250736
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
New Data
5256250928
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19  1  2  3  4  5]
New Data's Base
5256253040
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19  1  2  3  4  5
  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

我一直在阅读这些函数的源代码，但我没有看到其中一些函数使用了copy。

def tocsc(self, copy=False):
    idx_dtype = get_index_dtype((self.indptr, self.indices),
    maxval=max(self.nnz, self.shape[0]))
    indptr = np.empty(self.shape[1] + 1, dtype=idx_dtype)
    indices = np.empty(self.nnz, dtype=idx_dtype)
    data = np.empty(self.nnz, dtype=upcast(self.dtype))

    csr_tocsc(self.shape[0], self.shape[1],
        self.indptr.astype(idx_dtype),
        self.indices.astype(idx_dtype),
        self.data,
        indptr,
        indices,
        data)

    A = self._csc_container((data, indices, indptr), shape=self.shape)
    A.has_sorted_indices = True
    return A

即使我看到新的数组（data）被创建了，在某个地方，也许在C/Python接口之间的某个地方，它被放入base。