要按照文档号引用DTM行并保存到向量/矩阵，可以使用Python中的pandas库和scipy库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy.sparse import coo_matrix

# 假设有一个DTM矩阵
dtm_matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

# 将DTM矩阵转换为稀疏矩阵
sparse_matrix = coo_matrix(dtm_matrix)

# 创建一个包含文档号的列表
document_ids = ['doc1', 'doc2', 'doc3']

# 创建一个DataFrame来保存稀疏矩阵数据
df = pd.DataFrame({'document_id': document_ids,
                   'row': sparse_matrix.row,
                   'col': sparse_matrix.col,
                   'data': sparse_matrix.data})

# 按照文档号引用DTM行并保存到向量/矩阵
document_id = 'doc2'  # 要引用的文档号
document_row = df[df['document_id'] == document_id]  # 获取指定文档号的行

# 可以将指定文档号的行数据保存到向量
vector = document_row['data'].values

# 也可以将指定文档号的行数据保存到矩阵
matrix = coo_matrix((document_row['data'].values, (document_row['row'].values, document_row['col'].values)),
                    shape=(sparse_matrix.shape[0], sparse_matrix.shape[1]))

print("Vector:")
print(vector)
print("\nMatrix:")
print(matrix.toarray())

这个示例中，我们首先将原始的DTM矩阵转换为稀疏矩阵，并将其保存到一个DataFrame中。然后，我们根据指定的文档号引用DTM行并保存到向量/矩阵中。最后，我们打印出结果向量和矩阵。

注意：示例中的DTM矩阵仅用于演示目的，实际使用时需要根据具体的数据结构进行相应的修改。