Python使用稀疏矩阵节省内存实例

yipeiwu_com5年前Python基础

推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据,其实就是数学里面的稀疏矩阵,scipy中提供了sparse模块来解决这个问题,但scipy.sparse有很多问题不太合用:

1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片;
2、由于数据保存在内存中,不能很好的支持海量数据处理。

要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片,需要i或者j的数据集中存储;同时,为了保存海量的数据,也需要把数据的一部分放在硬盘上,用内存做buffer。这里的解决方案比较简单,用一个类Dict的东西来存储数据,对于某个i(比如9527),它的数据保存在dict['i9527']里面,同样的,对于某个j(比如3306),它的全部数据保存在dict['j3306']里面,需要取出data[9527, ...]的时候,只要取出dict['i9527']即可,dict['i9527']原本是一个dict对象,储存某个j对应的值,为了节省内存空间,我们把这个dict以二进制字符串形式存储,直接上代码:

复制代码 代码如下:

'''
Sparse Matrix
'''
import struct
import numpy as np
import bsddb
from cStringIO import StringIO
 
class DictMatrix():
    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:
            raise IndexError('invalid index')
 
        ik = ('i%d' % i)
        # 为了节省内存,我们把j, value打包成字二进制字符串
        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:
            raise IndexError('invalid index')
 
        if (isinstance(i, int)):
            ik = ('i%d' % i)
            if not self._data.has_key(ik): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[ik], dtype = 'i4,f4'))
            if (isinstance(j, int)): return ret.get(j, self._dft)
 
        if (isinstance(j, int)):
            jk = ('j%d' % j)
            if not self._data.has_key(jk): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[jk], dtype = 'i4,f4'))
 
        return ret
 
    def __len__(self):
        return self._nums
 
    def __iter__(

测试代码:

复制代码 代码如下:

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

消耗1.4788秒,大概读取一条数据1.5ms。
采用类Dict来存储数据的另一个好处是你可以随便用内存Dict或者其他任何形式的DBM,甚至传说中的Tokyo Cabinet….

好了,码完收工。

相关文章

在python中用print()输出多个格式化参数的方法

不废话,直接贴代码: disroot = math.sqrt(deta) root1 = (-b + disroot)/(2*a) root2 = (-b - disroot)/(2...

elasticsearch python 查询的两种方法

elasticsearch python 查询的两种方法

elasticsearch python 查询的两种方法,具体内容如下所述: from elasticsearch import Elasticsearch es = Elastic...

Python 变量的创建过程详解

Python 变量的创建过程详解

一、变量创建过程 首先,当我们定义了一个变量name = 'Kwan'的时候,在内存中其实是做了这样一件事: 程序开辟了一块内存空间,将'Kwan'存储进去,再让变量名name指向'K...

跟老齐学Python之赋值,简单也不简单

变量命名 在《初识永远强大的函数》一文中,有一节专门讨论“取名字的学问”,就是有关变量名称的问题,本温故而知新的原则,这里要复习: 名称格式:(下划线或者字母)+(任意数目的字母,数字或...

Python实现多并发访问网站功能示例

本文实例讲述了Python实现多并发访问网站功能。分享给大家供大家参考,具体如下: # Filename:visitweb_threads.py # Description:pyth...