确定scipy.sparse矩阵的字节大小？

Question

如何确定scipy.sparse矩阵的字节大小？在NumPy中，您可以通过执行以下操作来确定数组的大小：

import numpy as np

print(np.zeros((100, 100, 100).nbytes)
8000000

- ebressert

Answer 1

稀疏矩阵是由普通的numpy数组构建的，因此您可以像处理普通数组一样获取任何一个矩阵的字节大小。

如果您仅需要数组元素的字节数：

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> a = csr_matrix(np.arange(12).reshape((4,3)))
>>> a.data.nbytes
88

如果您想要构建稀疏矩阵所需的所有数组的字节计数，则我认为您需要：

>>> print a.data.nbytes + a.indptr.nbytes + a.indices.nbytes
152

- user545424

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很好，那个运行得非常顺利。我更感兴趣的是第一个案例，但第二个案例也很有趣。那个内存大小是否代表整个对象？ - ebressert

不，只需要数组。请参考https://dev59.com/1XVD5IYBdhLWcg3wRpaX。 - user545424

对于coo_matrix，其大小应为a.col.nbytes + a.row.nbytes + a.data.nbytes。 - czxttkl

有没有一种适用于所有类型的稀疏矩阵的通用方法呢？谢谢！ - Martin

我目前找到的最佳解决方案是通过pickle：https://dev59.com/questions/9HRB5IYBdhLWcg3w-789#59228005 - Martin

为了确保它适用于不同类型的稀疏矩阵：sum([sys.getsizeof(i) for i in sparse_matrix.data]) - undefined