대용량 스파 스 행렬을 저장하기 위해 numpy 배열 (예 : numpy.ndarray
)을 사용한다고 가정합니다. 즉, 대부분의 항목이 0입니다. 0 항목이 실제로 메모리를 차지합니까? numpy는 희소 배열을 지원합니까? 그렇다면 어떤 storage format이 사용됩니까?numpy.array의 0 항목이 메모리를 차지합니까?
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A
답변
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내가 정말로 찾고있는 것은 scipy sparse 모듈이며 여러 형식을 지원한다고 생각합니다.
SCIPY 유래 링크 아래뿐만 scipy 희소 행렬을 사용하여 좋은 예를 제공 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html
SPARSE 문서. Scipy sparse... arrays?
3
실제로 제로 항목이 메모리를 차지합니까?
ndarray
과 함께합니다.
그러나 SciPy에는 다양한 스파 스 저장 형식을 지원하는 별도의 클래스가 있습니다. the documentation을 참조하십시오.
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그래서 희소 매트릭스는 순수한 numpy가 아닌 SciPy에만 있습니다. – clstaudt
정확함, scipy에서만 가능합니다. –