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用于快速存取的索引百万行方阵
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<p>我有一些非常大的矩阵(比如说百万行的数量级),我不能保存在内存中,我需要在下降时间(不到一分钟…)访问这个矩阵的子样本。 我开始研究hdf5和blaze与numpy和pandas的结合:</p> <ul> <li><a href="http://web.datapark.io/yves/blaze.html" rel="nofollow">http://web.datapark.io/yves/blaze.html</a></li> <li><a href="http://blaze.pydata.org" rel="nofollow">http://blaze.pydata.org</a></li> </ul> <p>但我觉得有点复杂,我不确定这是不是最好的解决办法。你知道吗</p> <p>还有其他解决办法吗?你知道吗</p> <p>谢谢</p> <p><strong>编辑</p> <p>这里有一些关于我正在处理的数据类型的详细说明。你知道吗</p> <ul> <li>矩阵通常是稀疏的(非零单元格的<;10%或<;25%)</li> <li>矩阵是对称的</li> </ul> <p>我需要做的是:</p> <ul> <li>只读访问</li> <li>提取矩形子矩阵(主要沿对角线,但也在外侧)</li> </ul>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>你试过桌子吗?它对于非常大的矩阵非常有用。看看<a href="https://stackoverflow.com/questions/8642626/building-a-huge-numpy-array-using-pytables">this SO post</a>。你知道吗</p>
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