Python使用稀疏矩阵节省内存实例

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。