python – 用于getrow的Scipy稀疏矩阵替代()
内容导读
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内容图文
我正在使用大型稀疏二进制矩阵.我使用Scipy稀疏矩阵实现来压缩它们.从scipy.spatial.distance计算Jaccard距离不支持对稀疏矩阵的直接操作,因此：
>将整个稀疏矩阵转换为密集,然后在每一行上作为内存饥饿的向量进行操作
要么
>遍历稀疏,使用getrow()抓住每一行并运行.
要么
>编写我们自己的实现来处理稀疏矩阵.
为了正确看待,这里是示例代码：
import scipy.spatial.distance as d
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# benchmark performance
X = np.random.random((3000, 3000))
# binarize
X[X > 0.3] = 0
X[X>0] = 1
mat = csr_matrix(X)
a = np.zeros(3000)
a[4] = a[100] = a[22] =1
a = csr_matrix(a)
def jaccard_fast(v1,v2):
common = v1.dot(v2.T)
dis = (v1 != v2).getnnz()
if common[0,0]:
return 1.0-float(common[0,0])/float(common[0,0]+dis)
else:
return 0.0
def benchmark_jaccard_fast():
for i in range(mat.shape[0]):
jaccard_fast(mat.getrow(i),a)
def benchmark_jaccard_internal_todense():
for v1,v2 in zip(mat.todense(),a.todense()):
d.jaccard(v1,v2)
def benchmark_jaccard_internal_getrow():
for i in range(mat.shape[0]):
d.jaccard(mat.getrow(i),a)
print "Jaccard Fast:"
%time benchmark_jaccard_fast()
print "Jaccard Scipy (expanding to dense):"
%time benchmark_jaccard_internal_todense()
print "Jaccard Scipy (using getrow):"
%time benchmark_jaccard_internal_getrow()
其中jaccard_fast是我自己的实现.看起来我的实现比scipy稀疏矩阵上的内部更快,但是getrow()似乎会减慢我的实现速度.当我对scipy.spatial.distance.jaccard对jaccard_fast进行基准测试时,结果如下：
Jaccard Fast:
CPU times: user 1.28 s, sys: 0 ns, total: 1.28 s
Wall time: 1.28 s
Jaccard Scipy (expanding to dense):
CPU times: user 28 ms, sys: 8 ms, total: 36 ms
Wall time: 37.2 ms
Jaccard Scipy (using getrow):
CPU times: user 1.82 s, sys: 0 ns, total: 1.82 s
Wall time: 1.81 s
任何有关如何避免getrow瓶颈的帮助将不胜感激.由于内存限制,我无法使用todense()扩展我的稀疏矩阵.
解决方法:
已知稀疏索引较慢,例如, How to read/traverse/slice Scipy sparse matrices (LIL, CSR, COO, DOK) faster?
In [33]: timeit for row in mat: x=row # sparse iteration
1 loops, best of 3: 510 ms per loop
In [35]: timeit for row in mat.todense(): x=row # dense iteration
10 loops, best of 3: 175 ms per loop
但我发现使用稀疏矩阵时你的d.jacard也会变慢
In [36]: ad=a.todense()
In [37]: timeit for row in mat.todense(): d.jaccard(row,ad) # all dense
1 loops, best of 3: 734 ms per loop
In [38]: timeit for row in mat: d.jaccard(row.todense(),ad) # inner dense
1 loops, best of 3: 1.69 s per loop
In [39]: timeit for row in mat: d.jaccard(row,a) # all sparse
1 loops, best of 3: 4.61 s per loop
消除地理因素
In [40]: mrow=mat.getrow(0)
In [41]: mrowd=mrow.todense()
In [42]: timeit d.jaccard(mrow, a) # one sparse row
1000 loops, best of 3: 1.32 ms per loop
In [43]: timeit d.jaccard(mrow.todense(), a.todense()) # with conversion
1000 loops, best of 3: 539 μs per loop
In [44]: timeit d.jaccard(mrowd, ad) # dense
10000 loops, best of 3: 173 μs per loop
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我需要重新运行这些测试,因为d.jaccard不能用于稀疏(并且jaccard_fast不能用于密集).因此,将稀疏行迭代问题与jaccard计算分开将需要更多工作.
我重写了jaccard_fast：
def my_jaccard(mat, a):
common = mat*a.T # sparse does the large matrix product well
dis=np.array([(row!=a).getnnz() for row in mat]) # iterative
cA = common.A.ravel()
return 1 - cA/(cA + dis)
它返回与密集行上运行的d.jaccard匹配的值.对于common为0的行,d.jaccard返回1.我似乎不需要cA测试(除非cA和dis在同一个插槽中都可能为0).
In [141]: r=np.array([d.jaccard(row,ad) for row in mat.todense()])
In [142]: r1=my_jaccard(mat,a)
In [143]: np.allclose(r,r1)
Out[143]: True
速度只有一半.如果我可以返工,那么dis calc应该具有相似的速度.
In [144]: timeit r=np.array([d.jaccard(row,ad) for row in mat.todense()])
1 loops, best of 3: 783 ms per loop
In [145]: timeit r1=my_jaccard(mat,a)
1 loops, best of 3: 1.29 s per loop
进一步调整计算结果.我屏蔽了0的常用值.这有两个目的 – 它确保我们没有除以0的问题,并且它减少了迭代次数,从而提高了速度.
def my_jaccard(mat, a):
common=mat*a.T
cA = common.A.ravel()
mask = cA!=0
cA = cA[mask]
dis = np.array([(row!=a).getnnz() for row, b in zip(mat,mask) if b])
ret = np.ones(mat.shape[0])
ret[mask] = 1 - cA/(cA+dis)
return ret
有了这个,时间有点下降.
In [188]: timeit my_jaccard(mat,a)
1 loops, best of 3: 1.04 s per loop
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与Python – Efficient Function with scipy sparse Matrices的问题有重叠
在那个问题中,我研究了将稀疏矩阵与1行矩阵进行比较,并发现使用sparse.kron来复制行,是复制numpy广播的最快方法.
在jaccard中使用该想法来计算dis数组
def my_jaccard1(mat, a):
common = mat*a.T
cA = common.A.ravel()
aM = sparse.kron(a,np.ones((mat.shape[0],1),int))
dis = (mat!=aM).sum(1)
ret = 1-cA/(cA+dis.A1)
return ret
随着这个时间显着改善(10倍)：
In [318]: timeit my_jaccard1(mat,a)
1 loops, best of 3: 97.1 ms per loop
我可以像以前一样应用掩蔽来防止零除;但它实际上减慢了计算速度(到140ms).
def my_jaccard3(mat, a):
common = mat*a.T
cA = common.A.ravel()
mask = cA!=0
cA = cA[mask]
aM = sparse.kron(a,np.ones((len(cA),1),int))
dis = (mat[mask,:]!=aM).sum(1)
ret = np.ones(mat.shape[0])
ret[mask] = 1 - cA/(cA+dis.A1)
return ret
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编辑 – 测试疑似病例
In [75]: x,y= np.array([1,1,0,0,1,0]), np.array([0,0,1,0,1,0])
In [76]: d.jaccard(x,y)
Out[76]: 0.75
In [78]: jaccard_fast(sparse.csr_matrix(x),sparse.csr_matrix(y))
Out[78]: 0.75
我的版本：
In [79]: my_jaccard(sparse.csr_matrix(x),sparse.csr_matrix(y))
Out[79]: array([ 0.75])
...
In [82]: my_jaccard3(sparse.csr_matrix(x),sparse.csr_matrix(y))
Out[82]: array([ 0.75])
(编辑 – 显式使用sparse.kron)
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 用于getrow的Scipy稀疏矩阵替代()全部内容，希望文章能够帮你解决python – 用于getrow的Scipy稀疏矩阵替代()所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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