推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 2782 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
各位大神，
我现在需要构造一个 7 万*1 万大小的数组存储一些数据，
我的大概写法是：
T=[]
for i in range(70000):
－－t = [0 for col in range(10000)]
－－t[col]=f(i) //根据 i 会修改 t 中的某些值
－－T.append(t)
这样可以获得 T,但是巨慢。。。
电脑直接死机 T^T 。。卡了快一个小时运行完毕。。。
求问有没有其他解决方法。。。
我现在需要构造一个 7 万*1 万大小的数组存储一些数据，
我的大概写法是：
T=[]
for i in range(70000):
－－t = [0 for col in range(10000)]
－－t[col]=f(i) //根据 i 会修改 t 中的某些值
－－T.append(t)
这样可以获得 T,但是巨慢。。。
电脑直接死机 T^T 。。卡了快一个小时运行完毕。。。
求问有没有其他解决方法。。。
 |
1
xidianlz 2017-04-12 10:07:22 +08:00  1
不负责任说一句 用 numpy 吧
|
 |
2
wwqgtxx 2017-04-12 10:09:56 +08:00 via iPhone 1
这么大个二维数组，就算用 c++的 vector 动态分配实现也是慢的可以吧，你可以试试 numpy 的矩阵来保存一下，主要应该是要一次性分配好内存，要不然这样递增式的分配，不慢才怪喽
|
 |
3
954880786 2017-04-12 10:12:35 +08:00 via iPhone
构建一个一维数组，然后写个函数做映射？
|
 |
4
Lime 2017-04-12 10:13:42 +08:00
假设你 t 里边存的是 32 位 int, 70000 * 10000 * 32 / (1 << 30) = 20G, 电脑内存够么?
|
|
5
Lime 2017-04-12 10:17:39 +08:00
落了个 4, 5G, sorry
|
 |
6
debye 2017-04-12 10:20:50 +08:00
我在想什么样的场景需要这样做
真的有这样的数组要求最好还是放数据库中吧 |
 |
7
xiaoyu233 2017-04-12 10:23:26 +08:00 via iPhone
import numpy as np
|
 |
8
smallHao 2017-04-12 10:26:31 +08:00 via Android
Dense or sparse?
|
 |
10
BingoXuan 2017-04-12 10:35:05 +08:00 via Android
pandas ＋ numpy 吧，注意内存消耗
|
 |
12
hss133 OP 非常感谢大家！
ｎｕｍｐｙ直接生成一个全为零的相应规模的矩阵（因为我的矩阵大部分值是零），然后根据需要修改对应值就可以了！ |
 |
13
rock_cloud 2017-04-12 11:16:10 +08:00
如果矩阵是稀疏的， sklearn 中有一些处理稀疏矩阵的算法。
|
 |
16
whwq2012 2017-04-12 11:38:30 +08:00 via Android
试试 pypy
|
 |
17
liyvhg 2017-04-12 12:36:20 +08:00 via Android
MATLAB 。。。
|
 |
18
bazingaterry 2017-04-12 12:36:44 +08:00 via iPhone
稀疏矩阵
|
 |
19
fy 2017-04-12 12:54:32 +08:00
稀疏矩阵啊
|
Select Language