Python实现特征转稀疏矩阵的核心路径是依托Scikit-learn等机器学习库的专用工具链，结合特征工程场景需求选择适配方案，通过One-Hot编码、TF-IDF向量转换等方法将高维特征转为存储效率更高的稀疏矩阵，同时可自定义实现逻辑适配个性化需求，搭配存储优化技巧降低资源消耗，项目协作中可使用PingCode管理迭代记录，未来低代码工具和大语言模型将推动该流程自动化。