2，3の指定した位置にしか値を持たない疎行列を構築する：

これを行列として見る：

これを一般的な密行列に変換する：

大きい疎なベクトルを作る：

大きい疎な行列を作る：

深さ3の大きい疎な配列を作る：

指標にパターンを使った3重対角行列を作る：

10,000×10,000バージョンを作る：

疎対角行列を作る：

これはDiagonalMatrixに等しい：

疎行列であることを除き，メモリの消費量は，はるかに少ない：

Bandの規則を用いてブロック対角行列を作る：

通常の行列を疎行列に変換する：

ランダムな位置の値を持つ四階の疎なテンソルを作る：

ArrayRulesはSparseArrayを指定するのに必要最低限の規則のリストを作る：

多くの一般的な演算では，SparseArrayオブジェクトはそれと同等のリストと同じように扱われる：

算術は，リストに対するのと同じように要素単位で行われる：

行列の積はDotで計算される：

多くの線形代数関数は，疎な形でも効果的に使える：

その他の多くのリストコマンドも自動的に適用される：

指定されていない要素は任意の値を持つことができる：

すべて機械数の値で疎行列を構築する：

厳密な整数値で疎な行列を構築する：

N[s]はnsに等しい：

非零要素が1つのリストを作る：

規則のリストをプロットする：

隣接行列でネットワークを表す：

有限差分を使って境界値問題 を解く：

SparseArrayオブジェクトは対応する一般的なリストに等しい(Equal)：

式の構造が異なるので，これらはSameQではない：

SparseArrayオブジェクトと使われる関数 f については，一般に f[s]==f[Normal[s]]である：

これは，属性がListableのすべての関数を含む：

CoefficientArraysを使って線形の式をSparseArrayオブジェクトに変換する：

Dotを使ってSparseArrayから式に変換する：

SparseArrayの規則のリストである位置が繰り返される場合は，最初のものが使われる：

SparseArrayオブジェクトは，一般の形式では表現できないほど大きいデータでも表すことができる：

Normalを使うとSystemExceptionが返される：

疎な操作は，デフォルトで，約分は計算しない：

SparseArrayを使って疎な構造を再計算する：

SparseArray表現の内部構造は一意的ではなく，SameQはこれを検出する：

SparseArrayを使って疎な構造を再計算する：

Equalが予想通りに動作することに注意のこと：

SparseArray表現の内部構造は一意的ではなく，部分的な設定でその構造が変わる可能性がある：

SparseArrayの例が等しいかどうかをテストする：

SparseArrayを使って疎な構造を再計算する：

Equalが予想どうりに動作する点に注意のこと：

副次的な影響のある操作をSparseArrayに繰り返し使うと異なる結果が返されることがある：

ReapとSowを使ってどの要素がアクセスされているかを見ることができる：

SparseArrayオブジェクトについて，Partは表されたリストの部分を返す：

FullFormは基本的な保存情報からオブジェクトを再構成する方法である：

表現に作用しない関数については，SparseArrayオブジェクトは原子的なものとして扱われる：

表示された行列にはCasesは使えない：

ArrayRulesの結果を使って展開せずに情報を得られることがよくある：

密なSparseArrayの場合でも，0による除算が可能なことがある：

SparseArrayの密度は1である：

密度が1なので，このSparseArrayは非常に特殊なケースであり，この作業を行うには計算量が膨大になる．この場合は行列が密なのでNormalの使用が正当化される：

ライフゲーム：