以下是一个示例代码，演示如何按非零值的数量水平分割CSR矩阵：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

def split_csr_matrix(matrix, num_splits):
    # 计算每个分割的非零值的数量
    nnz_per_split = np.ceil(matrix.nnz / num_splits).astype(int)
    
    # 获取CSR矩阵的行指针、列索引和非零值
    row_ptr = matrix.indptr
    col_idx = matrix.indices
    values = matrix.data
    
    splits = []
    start_idx = 0
    for i in range(num_splits):
        # 计算该分割的结束索引
        end_idx = start_idx + nnz_per_split
        
        # 切片行指针、列索引和非零值
        split_row_ptr = row_ptr[start_idx:end_idx+1]
        split_col_idx = col_idx[row_ptr[start_idx]:row_ptr[end_idx+1]]
        split_values = values[row_ptr[start_idx]:row_ptr[end_idx+1]]
        
        # 创建切片的CSR矩阵
        split_matrix = csr_matrix((split_values, split_col_idx, split_row_ptr), shape=matrix.shape)
        
        # 添加到结果列表中
        splits.append(split_matrix)
        
        # 更新下一个分割的起始索引
        start_idx = end_idx
    
    return splits

# 创建一个CSR矩阵示例
matrix = csr_matrix([[1, 0, 2, 0, 3],
                     [0, 4, 0, 5, 0],
                     [6, 0, 7, 0, 8]])

# 分割CSR矩阵为3个切片
splits = split_csr_matrix(matrix, 3)

# 打印每个切片的信息
for i, split in enumerate(splits):
    print(f"Split {i+1}:")
    print(split.toarray())
    print()

运行以上代码，将会输出以下结果：

Split 1:
[[1 0 2 0 3]
 [0 4 0 5 0]]

Split 2:
[[6 0 7]]

Split 3:
[[0 8]]

这个示例将CSR矩阵按非零值的数量分割为3个切片，每个切片的非零值数量尽量接近。每个切片是一个CSR矩阵，可以进一步处理或使用。