1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；
2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。

要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了保存海量的数据，也需要把数据的一部分放在硬盘上，用内存做buffer。这里的解决方案比较简单，用一个类Dict的东西来存储数据，对于某个i（比如9527），它的数据保存在dict['i9527']里面，同样的，对于某个j（比如3306），它的全部数据保存在dict['j3306']里面，需要取出data[9527, ...]的时候，只要取出dict['i9527']即可，dict['i9527']原本是一个dict对象，储存某个j对应的值，为了节省内存空间，我们把这个dict以二进制字符串形式存储，直接上代码：

代码如下:

'''
Sparse Matrix
'''
import struct
import numpy as np
import bsddb
from cStringIO import StringIO

class DictMatrix():
def __init__(self, container = {}, dft = 0.0):
self._data = container
self._dft = dft
self._nums = 0

def __setitem__(self, index, value):
try:
i, j = index
except:
raise IndexError('invalid index')

ik = ('i%d' % i)
# 为了节省内存，我们把j, value打包成字二进制字符串
ib = struct.pack('if', j, value)
jk = ('j%d' % j)
jb = struct.pack('if', i, value)

try:
self._data[ik] += ib
except:
self._data[ik] = ib
try:
self._data[jk] += jb
except:
self._data[jk] = jb
self._nums += 1

def __getitem__(self, index):
try:
i, j = index
except:
raise IndexError('invalid index')

if (isinstance(i, int)):
ik = ('i%d' % i)
if not self._data.has_key(ik): return self._dft
ret = dict(np.fromstring(self._data[ik], dtype = 'i4,f4'))
if (isinstance(j, int)): return ret.get(j, self._dft)

if (isinstance(j, int)):
jk = ('j%d' % j)
if not self._data.has_key(jk): return self._dft
ret = dict(np.fromstring(self._data[jk], dtype = 'i4,f4'))

return ret

def __len__(self):
return self._nums

def __iter__(

测试代码：

代码如下:

import timeit
timeit.Timer('foo = __main__.data[9527, ...]', 'import __main__').timeit(number = 1000)

消耗1.4788秒，大概读取一条数据1.5ms。
采用类Dict来存储数据的另一个好处是你可以随便用内存Dict或者其他任何形式的DBM，甚至传说中的Tokyo Cabinet….

好了，码完收工。