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python - 在 python/R 中使用稀疏矩阵的优缺点？

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-29 21:10:23

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我在 python 中处理大型稀疏矩阵(从文本生成的文档特征矩阵)。咀嚼这些需要相当多的处理时间和内存，我想稀疏矩阵可以提供一些改进。但我担心使用稀疏矩阵库会使插入其他 python(和 R，通过 rpy2)模块变得更加困难。

走过这座桥的人可以提供一些建议吗？在性能、可伸缩性和兼容性方面，在 python/R 中使用稀疏矩阵的优缺点是什么？

最佳答案

在 Python 中使用稀疏矩阵本身可能不是一个好主意。你查过了吗sparse matrices in numpy / scipy ？

Numpy 带来了主要使用 C 代码以在 Python 中提供性能提升的巨大好处。

根据我在 R 中进行文本处理的有限经验，性能使其几乎无法用于探索性数据分析以外的任何事情。

无论如何，您不应该对稀疏矩阵使用 Vanilla 列表，(可以理解)需要一段时间来咀嚼它们。

关于python - 在 python/R 中使用稀疏矩阵的优缺点？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5749479/

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