He escrito este código en Python que está dando los resultados esperados pero es extremadamente extremadamente lento. El cuello de botella es la suma de varias filas de scipy.sparse.lil_matrix. ¿Cómo puedo hacerlo rápido?

# D1 is a 1.5M x 1.3M sparse matrix, read as scipy.sparse.lil_matrix.
# D2 is a 1.5M x 111 matrix, read as numpy.array
# F1 is a csv file, read using csv.reader

for row in F1:
    user_id = row[0]
    clust = D2[user_id, 110],
    neighbors = D2[ D2[:, 110] == clust][:,1]
    score = np.zeros(1300000)

    for neigh in neighbors:
        score = score + D1 [neigh, :] # the most expensive operation

    toBeWritten = np.argsort(score)[:,::-1].A[0,:]

Avíseme si hay algo más que no sea muy óptimo.