我正在从事一个需要处理 3 维大型数组的项目。我使用的是 numpy 3d 数组，但我的大部分条目都将为零，因此会浪费大量内存。 Scipy sparse 似乎只允许二维矩阵。还有其他方法可以存储 3D 稀疏数组吗？
最佳答案
scipy.sparse 有多种格式，但只有几种格式具有一组高效的数字运算。不幸的是，这些是更难扩展的。
dok 使用索引元组作为字典键。所以这很容易从 2d 推广到 3d 或更多。 coo 有row、col、data 属性数组。那么从概念上讲，添加第三个 depth(?) 很容易。 lil 可能需要列表中的列表，这可能会变得困惑。
但是csr和csc将数组存储在indices、indptr和data中> 数组。这种格式是多年前由数学家在处理线性代数问题以及高效的数学运算(尤其是矩阵乘法)时得出的。 (源码中引用了相关论文)。
因此表示 3d 稀疏数组不是问题，但实现高效的向量运算可能需要一些基础数学研究。
您真的需要 3d 布局来进行矢量操作吗？例如，您能否至少暂时将维度中的 2 个 reshape 为 1 个？
逐元素操作(*、+、-)与 2 或 3d 版本一样适用于展平数组的数据。 np.tensordot 通过将输入 reshape 为二维数组并应用 np.dot 来处理 nD 矩阵乘法。即使当 np.einsum 用于 3d 数组时，乘积总和通常也只超过一对维度(例如 'ijk,jl->ikl')
3D 表示在概念上很方便，但我想不出需要它的数学运算(而不是 2 或 1d)。
总的来说，我认为与尝试查找/实现真正的 3d 稀疏操作相比， reshape 数组的速度会更快。
关于Python多维稀疏数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29871669/
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