小编Avi*_*sek的帖子

我正在尝试对两个大型稀疏矩阵进行元素乘法。两者的大小都在 (400K X 500K) 左右，大约有 100M 元素。

但是，它们可能不会在相同位置具有非零元素，并且它们可能不会具有相同数量的非零元素。在任何一种情况下，我都可以将一个矩阵的非零值和另一个矩阵中的零值相乘为零。

我在每种方法中都不断耗尽内存（8GB），这没有多大意义。我不应该。这些是我尝试过的。

A 和 B 是稀疏矩阵（我尝试过 COO 和 CSC 格式）。

# I have loaded sparse matrices A and B, and have a file opened in write mode
row,col = A.nonzero()
index = zip(row,col)
del row,col
for i,j in index :
    # Approach 1
    A[i,j] *= B[i,j]

    # Approach 2
    someopenfile.write(' '.join([str(i),str(j),str(A[j,j]*B[i,j]),'\n']))

    # Approach 3
    if B[i,j] != 0 :
        A[i,j] = A[i,j]*B[i,j] # or, I wrote it to a file instead 
                               # like …

我试图使用两个线程从python程序调用Octave函数.我的八度代码只是为了看它是如何工作的 -

testOctave.m

function y = testOctave(i)
    y = i;
end

而python程序只是试图调用它

from oct2py import octave
import thread
def func(threadName,i) :
    print "hello",threadName   // This printf works
    y = octave.testOctave(i)
    print y   // This is ignored
    print 'done'   // This is ignored
    print 'exiting'    // This is ignored

try:
    thread.start_new_thread( func, ("Thread-1", 100 ) )
    thread.start_new_thread( func, ("Thread-2", 150 ) )
except:
    print "Error: unable to start thread"

程序退出时不会出现任何错误,但在上面的函数中,只执行第一次打印,两个线程都会忽略八度调用之后的所有打印.是否有这种情况发生的原因,我该怎么做才能使它发挥作用？

该程序没有做任何特别的事情,我只想弄清楚如何使用oct2py