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这是一个创建于 2786 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。。。
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xidianlz 2017-04-12 10:07:22 +08:00  1
不负责任说一句 用 numpy 吧
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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
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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？
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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?
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Lime 2017-04-12 10:17:39 +08:00
落了个 4, 5G, sorry
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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 |
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xiaoyu233 2017-04-12 10:23:26 +08:00 via iPhone
import numpy as np
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smallHao 2017-04-12 10:26:31 +08:00 via Android
Dense or sparse?
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BingoXuan 2017-04-12 10:35:05 +08:00 via Android
pandas ＋ numpy 吧，注意内存消耗
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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！ |
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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。
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whwq2012 2017-04-12 11:38:30 +08:00 via Android
试试 pypy
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liyvhg 2017-04-12 12:36:20 +08:00 via Android
MATLAB 。。。
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bazingaterry 2017-04-12 12:36:44 +08:00 via iPhone
稀疏矩阵
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fy 2017-04-12 12:54:32 +08:00
稀疏矩阵啊
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