NumPy數組和稀疏矩陣可以通過使用scipy.sparse庫來實現。scipy.sparse庫提供了多種稀疏矩陣類型，包括CSR（Compressed Sparse Row）、CSC（Compressed Sparse Column）、COO（Coordinate）、DOK（Dictionary of Keys）等。
以下是一個簡單的示例，演示如何將NumPy數組轉換為CSR稀疏矩陣：
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# 創建一個NumPy數組
arr = np.array([[0, 0, 3], [4, 0, 0], [0, 5, 0]])
# 將NumPy數組轉換為CSR稀疏矩陣
sparse_matrix = csr_matrix(arr)
print(sparse_matrix)
通過這種方式，可以將普通的NumPy數組轉換為稀疏矩陣，從而節省內存空間并提高運算效率。在處理大規模數據集時，稀疏矩陣通常比普通的密集數組更加高效。
