python中稀疏数组解压与乘法的有效方法

Question

在数据库中，我有一个压缩的频率数组。第一个值表示完整的数组索引，第二个值表示频率。它被压缩为非0值，因为它非常稀疏-小于5%的非0值。我正在尝试解压缩数组，然后我需要这个数组的点积和一个权重数组来获得总权重。对于较大的阵列，这是非常低效的。有没有人有更有效的方法来做这件事？例如，我应该使用稀疏稀疏而让compressedfreqs数组保持原样？或者也许我应该做一个更有效的列表理解，而不是在每一项中循环？在

下面是我正在做的一个小例子：

import numpy as np

compressedfreqs = [(1,4),(3,2),(9,8)]
weights = np.array([4,4,4,3,3,3,2,2,2,1])

freqs = np.array([0] * 10)
for item in compressedfreqs:
    freqs[item[0]] = item[1]

totalweight =  np.dot(freqs,weights)
print totalweight

Answer 1

您可以使用scipy.sparse为您处理所有这些：

>>> import scipy.sparse as sps
>>> cfq = np.array([(1,4),(3,2),(9,8)])
>>> cfq_sps = sps.coo_matrix((cfq[:,1], ([0]*len(cfq), cfq[:,0])))
>>> cfq_sps
<1x10 sparse matrix of type '<type 'numpy.int32'>'
    with 3 stored elements in COOrdinate format>
>>> cfq_sps.A # convert to dense array
array([[0, 4, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 8]])
>>> weights = np.array([4,4,4,3,3,3,2,2,2,1])
>>> cfq_sps.dot(weights)
array([30])

如果不希望使用稀疏模块，可以使用生成器表达式使其工作，尽管可能较慢：

^{pr2}$