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這篇文章主要介紹了Python使用稀疏矩陣節省內存實例,矩陣中非零元素的個數遠遠小于矩陣元素的總數，并且非零元素的分布沒有規律，則稱該矩陣為稀疏矩陣,需要的朋友可以參考下。

推薦系統中經常需要處理類似user_id,item_id,rating這樣的數據，其實就是數學里面的稀疏矩陣，scipy中提供了sparse模塊來解決這個問題，但scipy.sparse有很多問題不太合用：

1、不能很好的同時支持data[i,...]、data[...,j]、data[i,j]快速切片；

2、由于數據保存在內存中，不能很好的支持海量數據處理。

要支持data[i,...]、data[...,j]的快速切片，需要i或者j的數據集中存儲；同時，為了保存海量的數據，也需要把數據的一部分放在硬盤上，用內存做buffer。這里的解決方案比較簡單，用一個類Dict的東西來存儲數據，對于某個i（比如9527），它的數據保存在dict['i9527']里面，同樣的，對于某個j（比如3306），它的全部數據保存在dict['j3306']里面，需要取出data[9527,...]的時候，只要取出dict['i9527']即可，dict['i9527']原本是一個dict對象，儲存某個j對應的值，為了節省內存空間，我們把這個dict以二進制字符串形式存儲，直接上代碼：

代碼如下:

'''

SparseMatrix

'''

importstruct

importnumpyasnp

importbsddb

fromcStringIOimportStringIO

classDictMatrix():

def__init__(self,container={},dft=0.0):

self._data=container

self._dft=dft

self._nums=0

def__setitem__(self,index,value):

try:

i,j=index

except:

raiseIndexError('invalidindex')

ik=('i%d'%i)

#為了節省內存，我們把j,value打包成字二進制字符串

ib=struct.pack('if',j,value)

jk=('j%d'%j)

jb=struct.pack('if',i,value)

try:

self._data[ik]+=ib

except:

self._data[ik]=ib

try:

self._data[jk]+=jb

except:

self._data[jk]=jb

self._nums+=1

def__getitem__(self,index):

try:

i,j=index

except:

raiseIndexError('invalidindex')

if(isinstance(i,int)):

ik=('i%d'%i)

ifnotself._data.has_key(ik):returnself._dft

ret=dict(np.fromstring(self._data[ik],dtype='i4,f4'))

if(isinstance(j,int)):returnret.get(j,self._dft)

if(isinstance(j,int)):

jk=('j%d'%j)

ifnotself._data.has_key(jk):returnself._dft

ret=dict(np.fromstring(self._data[jk],dtype='i4,f4'))

returnret

def__len__(self):

returnself._nums

def__iter__(

測試代碼：

代碼如下:

importtimeit

timeit.Timer('foo=__main__.data[9527,...]','import__main__').timeit(number=1000)

消耗1.4788秒，大概讀取一條數據1.5ms。

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