你看了
scipy.sparse吗？在这里没有必要重新发明轮子。稀疏矩阵是相当标准的事情。
（在示例中，我正在使用
300000x4矩阵以使乘法后的打印更容易。不过，
300000x1000矩阵应该没问题。假设您拥有大多数
0元素，这比将两个密集数组相乘要快得多。）
import scipy.sparseimport numpy as np# Make the result reproducible...np.random.seed(1977)def generate_random_sparse_array(nrows, ncols, numdense): """Generate a random sparse array with -1 or 1 in the non-zero portions""" i = np.random.randint(0, nrows-1, numdense) j = np.random.randint(0, ncols-1, numdense) data = np.random.random(numdense) data[data <= 0.5] = -1 data[data > 0.5] = 1 ij = np.vstack((i,j)) return scipy.sparse.coo_matrix((data, ij), shape=(nrows, ncols))A = generate_random_sparse_array(4, 300000, 1000)B = generate_random_sparse_array(300000, 5, 1000)C = A * Bprint C.todense()
这样产生：
[[ 0. 1. 0. 0. 0.] [ 0. 2. -1. 0. 0.] [ 1. -1. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0. 0.]]
