Wie kann ich in Python sehr große Matrizen erstellen, ohne dass mir der Speicher ausgeht?

Erstellen sehr großer Matrizen in Python und NumPy

NumPy ist bekannt für seine Fähigkeit, große Matrizen zu verarbeiten. Beim Erstellen von Matrizen, die bestimmte Abmessungen überschreiten, z. B. 50.000 x 50.000, kann es jedoch zu Speicherbeschränkungen kommen. Dies wirft die Frage auf: Ist es möglich, in NumPy riesige Matrizen (z. B. 1 Million x 1 Million) zu erstellen, ohne übermäßig viel RAM zu verbrauchen?

Die Antwort liegt in der gemeinsamen Nutzung von PyTables und NumPy. PyTables speichert Daten im HDF-Format auf der Festplatte und bietet so die Flexibilität, Komprimierungsoptionen auszuwählen. Dadurch kann der Speicherbedarf erheblich reduziert werden, oft um den beeindruckenden Faktor 10. Darüber hinaus bietet PyTables eine beeindruckende Leistung und ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung, selbst auf bescheidener Hardware.

Um auf die Daten als NumPy-Recarray zuzugreifen, verwenden Sie einfach die folgende Syntax:

data = table[row_from:row_to]

Die HDF-Bibliothek übernimmt das Laden und Konvertieren von Daten in NumPy und bietet dem Entwickler ein nahtloses Erlebnis. Dieser Ansatz ermöglicht die Erstellung und Bearbeitung extrem großer Matrizen, ohne den Systemspeicher zu überfordern.

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