python - 许多大型scipy稀疏矩阵的内存高效存储

Question

我需要存储大约 50.000 个 scipy 稀疏 csr 矩阵，其中每个矩阵是一个长度为 370 万的向量：

x = scipy.sparse.csr_matrix((3.7Mill,1))

我目前将它们存储到一个简单的字典中，因为我还需要知道每个向量的对应键（在这种情况下，键只是一个简单的整数）。

现在的问题是需要大量的内存。有没有更有效的方法？

Answer 1

尝试使用惰性数据结构。

例如：

def lazy(func):
    def lazyfunc(*args, **kwargs):
        temp = lambda x : func(*args, **kwargs)
        temp.__name__ = "lazy-" + func.__name__
        return temp
    return lazyfunc

"""
Add some simple functions
"""
def add(x, y):
    print "Not lazy"
    return x + y

@lazy
def add_lazy(x, y):
    print "lazy!"
    return x + y

用法：

>>> add(1, 2)
Not lazy
3
$ add_lazy(1, 2)
<function lazy-add_lazy at 0x021E9470>
>>> myval = add_lazy(1, 2)
>>> myval()
lazy!
3

看着：

• http://finderweb.com/blog/lazy_dict/
• http://www.pages.drexel.edu/~kmk592/rants/lazy-python/index.html