像lil_matrix这样的稀疏矩阵只适用于2维Tensor，所以将其展平到一维是没有意义的。因此，它并不真正受支持。你在下游的用法是什么？
我建议将其重新整形为一行，并沿着该行查询其条目：

flat_mtx = mtx.reshape([1,-1])
first_entry, last_entry = flat_mtx[0,0], flat_mtx[0,-1]

字符串

一个更温和的lil矩阵：

In [245]: mtx = scipy.sparse.lil_matrix((10,10), dtype=np.float32)     
In [246]: mtx
Out[246]: 
<10x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.float32'>'
    with 0 stored elements in List of Lists format>

In [248]: arow = mtx.getrowview(0)    
In [249]: arow
Out[249]: 
<1x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.float32'>'
    with 0 stored elements in List of Lists format>

字符串
这仍然是一个lil矩阵。因为你发现它没有flatten方法。你在lil文档中找到了getrowview，但你没有找到flatten，是吗？阅读实际文档，而不是你的愿望。

In [250]: arow.flatten
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
Cell In[250], line 1
----> 1 arow.flatten

File ~\miniconda3\lib\site-packages\scipy\sparse\_base.py:771, in spmatrix.__getattr__(self, attr)
    769     return self.getnnz()
    770 else:
--> 771     raise AttributeError(attr + " not found")

AttributeError: flatten not found

型
同样从文档中，你可以看到lil有两个属性，data和rows，两个对象都包含列表：

In [251]: arow.data, arow.rows
Out[251]: (array([list([])], dtype=object), array([list([])], dtype=object))

型
lil是唯一的，因为它可以得到一个view（在ndarray意义上）的行。其他稀疏格式没有。例如，没有columnview。
外部对象数组表示row层，内部列表是列。稀疏数组没有一维表示。
但是为什么你想要一个flatten。稀疏矩阵，在np.matrix的模式中只有2d，所以flatten并不意味着什么。
为了强调这一点，
二维密集阵列：

In [253]: arow.toarray()
Out[253]: array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)

型
1d：

In [254]: arow.toarray().flatten()
Out[254]: array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)

型
二维密集matrix：

In [255]: arow.todense()
Out[255]: matrix([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)

型
仍然2D：

In [256]: arow.todense().flatten()
Out[256]: matrix([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)

型
A np.matrix“捷径”：

In [257]: arow.todense().A1
Out[257]: array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)

型
在scipy中有一个转换为类似数组的对象的动作，例如lil_array，但这仍然是一个正在进行的工作。

In [259]: atx = scipy.sparse.lil_array(mtx)

In [260]: atx
Out[260]: 
<10x10 sparse array of type '<class 'numpy.float32'>'
    with 0 stored elements in List of Lists format>

In [261]: atx.getrowview(0)
Out[261]: 
<1x10 sparse array of type '<class 'numpy.float32'>'
    with 0 stored elements in List of Lists format>

型
还是没有flatten。