Python - 矩阵的并行构造

Question

python 中并行创建大型稀疏矩阵 M 的正确方法是什么？理想情况下，每个线程将负责为行的子集设置值。生成的矩阵将输入到分类器。 python 全局解释器锁会妨碍高效的并行化吗？

假设输入列表 I 由元组 (i, j, k) 组成。希望为 I 中的所有元组设置 M[i,j] = k。

M = scipy.sparse.dok_matrix((num_rows, num_cols))
for i, j, k in I:
    M[i, j] = k

Answer 1

理论上，矩阵的所有更新都可以同时进行，假设元组列表不包含不一致的数据，即每个矩阵元素最多设置一次。

当 GIL 不受影响并且矩阵可以在任意数量的线程之间共享时，这一切都归结为 scipy.sparse.dok_matrix 是否能够接受并发更新。

不幸的是，scipy.sparse.dok_matrix 文档和 http://wiki.scipy.org/ParallelProgramming 似乎都没有回答这个问题。