我有两个带有 bool 值的 scipy 矩阵“a”和“b”。 “a”比“b”大得多:765565 个值，而只有 3 个值。
In [211]: a
Out[211]: <388839x8455 sparse matrix of type '<class 'numpy.bool_'>'
with 765565 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [212]: b
Out[212]: <5x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.bool_'>'
with 3 stored elements in Compressed Sparse Row format>
但是当我根据内存使用情况检查它们的大小时，我发现它们都只有 56 字节:
In [213]: from sys import getsizeof
'Size of a: {}. Size of b: {}'.format(getsizeof(a), getsizeof(b))
Out[213]: 'Size of a: 56. Size of b: 56'
为什么这些矩阵的大小相同，而矩阵“a”必须存储比矩阵“b”多 20 万倍的值？
最佳答案
这是一个小演示:
from scipy import sparse
M = sparse.random(10**4, 10**3, .001, 'csr')
def sparse_memory_usage(mat):
try:
return mat.data.nbytes + mat.indptr.nbytes + mat.indices.nbytes
except AttributeError:
return -1
In [140]: sparse_memory_usage(np.random.rand(100, 100))
Out[140]: -1
In [141]: M = sparse.random(10**4, 10**3, .001, 'csr')
In [142]: sparse_memory_usage(M)
Out[142]: 160004
In [144]: M
Out[144]:
<10000x1000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 10000 stored elements in Compressed Sparse Row format>
关于python - 为什么 scipy 稀疏矩阵内存使用对矩阵中元素的数量无动于衷？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43681279/