模块'scipy.sparse'并未直接定义属性'coo_array'，这可能会引发一些误解。实际上，'scipy.sparse'是一个强大的科学计算库，它包含众多处理稀疏矩阵的函数和类。稀疏矩阵在计算机科学中非常常见，特别是在处理大规模线性代数问题时，因为许多情况下矩阵中的大多数元素都是零。在这种情况下，稀疏矩阵可以大大节省存储空间和计算资源。

当我们谈论到‘coo_array’时，我们实际上是在谈论一种特殊的稀疏矩阵表示法，即坐标格式（COO）。这种格式存储了矩阵的非零元素及其位置信息。‘scipy.sparse’模块本身并不直接提供一个名为‘coo_array’的属性或功能。尽管如此，‘scipy.sparse’模块提供了多种处理稀疏矩阵的方法，包括使用COO格式的方法。这意味着我们可以利用这个库的功能来创建和操作COO格式的稀疏矩阵，尽管它没有显式地命名为‘coo_array’。

另一方面，‘numpy’库也提供了处理稀疏矩阵的工具。虽然‘numpy’并不直接提供与‘scipy.sparse’模块中的‘coo_array’完全对应的属性或功能，但它的稀疏矩阵处理功能足以让我们进行类似的操作。当我们需要处理稀疏矩阵时，可以根据具体需求选择使用‘scipy.sparse’或‘numpy’。

稀疏矩阵和对应的对称矩阵是两种不同的数据结构，它们各自具有不同的属性和处理方法。在使用这些工具时，我们需要明确我们的需求并选择正确的库和函数进行操作。无论是使用‘scipy.sparse’还是‘numpy’，我们都可以有效地处理稀疏矩阵，并进行各种相关的操作。