Python scipy.sparse 稀疏矩阵访问速度测试
最近做一个多标签的任务，需要对预测的top k index计算precision和nDCG。必要的一步是确定预测的index是否在groundtruth中。groundtruthy_dev是multi-hot形式，使用scipy中的稀疏矩阵存储。
判断i号样本的p号标签是否预测正确，只需要取 y_dev[i, p]的值即可（命中为1.0，不命中则为0.0），当数据量非常大时，访问的性能不可忽略。
scipy.sparse包下的稀疏矩阵有多种：
csr, csc, lil, dok和不支持位置索引取值的 coo, dia。
测试数据
wikipedia的一个多标签数据集的标签集合，是一个12959*29947的稀疏矩阵（12959个样本，29947个标签）
测试代码
测试结果
可以看到，13000次访问测试，列压缩稀疏矩阵csc是非常慢的，而链表稀疏矩阵lil则在50ms内就完成。因此在需要对稀疏矩阵的元素值做大量访问时，首先将待访问的稀疏矩阵做一个转换 sp.tolil() 是非常必要的。