将使用-v7.3(HDF 5)保存的Matlab稀疏矩阵加载到Python中并对其进行操作

ghhkc1vu 于 2022-12-19 发布在 Matlab

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我是来自matlab的python新手。我有一个很大的稀疏矩阵，保存在matlab v7.3（HDF 5）格式中。到目前为止，我已经找到了两种加载文件的方法，使用h5py和tables。但是，在这两种方法之后，对矩阵的操作似乎都非常慢。例如，在matlab中：

>> whos     
  Name           Size                   Bytes  Class     Attributes

  M      11337x133338            77124408  double    sparse    

>> tic, sum(M(:)); toc
Elapsed time is 0.086233 seconds.

使用表格：

t = time.time()
sum(f.root.M.data)
elapsed = time.time() - t
print elapsed
35.929461956

使用h5 py：

t = time.time()
sum(f["M"]["data"])
elapsed = time.time() - t
print elapsed

（我放弃了等待...）
[编辑]
根据@bpgergo的注解，我应该补充一点，我已经尝试过通过以下两种方式将h5py（f）加载的结果转换为numpy数组或scipy稀疏数组：

from scipy import sparse
A = sparse.csc_matrix((f["M"]["data"], f["M"]["ir"], f["tfidf"]["jc"]))

或

data = numpy.asarray(f["M"]["data"])
ir = numpy.asarray(f["M"]["ir"])
jc = numpy.asarray(f["M"]["jc"])    
    A = sparse.coo_matrix(data, (ir, jc))

但是这两种操作也都非常慢。
我是不是漏掉了什么？

matlab

来源：https://stackoverflow.com/questions/8403144/loading-matlab-sparse-matrix-saved-with-v7-3-hdf5-into-python-and-operating-o

3条答案

按热度按时间

guz6ccqo1#

你的大部分问题是你在一个内存Map数组上使用python sum（也就是说，它在磁盘上，而不是在内存中）。
首先，你要比较从磁盘读取数据的时间和从内存读取数据的时间，如果你想和你在matlab中做的比较，先把数组加载到内存中。
其次，python内置的sum对于numpy数组效率很低（或者说，独立地迭代numpy数组中的每一项非常慢，这正是python内置的sum所做的），对于numpy数组，使用numpy.sum(yourarray)或yourarray.sum()。
例如：
（使用h5py，因为我更熟悉它。）

import h5py
import numpy as np

f = h5py.File('yourfile.hdf', 'r')
dataset = f['/M/data']

# Load the entire array into memory, like you're doing for matlab...
data = np.empty(dataset.shape, dataset.dtype)
dataset.read_direct(data)

print data.sum() #Or alternately, "np.sum(data)"

赞(0）回复(0）举报 2022-12-19

4c8rllxm2#

留给后人的最终答案：

import tables, warnings
from scipy import sparse

def load_sparse_matrix(fname) :
    warnings.simplefilter("ignore", UserWarning) 
    f = tables.openFile(fname)
    M = sparse.csc_matrix( (f.root.M.data[...], f.root.M.ir[...], f.root.M.jc[...]) )
    f.close()
    return M

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lsmd5eda3#

你错过了NumPy here是Matlab用户的指南。

赞(0）回复(0）举报 2022-12-19