Я хочу ускорить свой алгоритм машинного обучения (написанный на Python) с помощью Numba (http://numba.pydata.org/). Обратите внимание, что этот алгоритм принимает в качестве входных данных разреженную матрицу. В моей реализации на чистом Python я использовал csr_matrix и связанные с ним классы из Scipy, но, очевидно, они несовместимы с JIT-компилятором Numba.
Я также создал свой собственный класс для реализации разреженной матрицы (которая по сути представляет собой список пар (индекс, значение)), но опять же он несовместим с Numba (т. е. я получил странное сообщение об ошибке, в котором говорилось, что он не распознает тип расширения)
Есть ли альтернативный, простой способ реализовать разреженную матрицу, используя только numpy ( не прибегая к SciPy), совместимому с Numba? Любой пример кода будет оценен по достоинству. Спасибо!
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/194 ... x-in-numba
