Python 및 NumPy에서 거대한 행렬 작업
대량 데이터 세트를 처리할 때 상당한 크기(예: 10000 x 10000)의 행렬을 관리하는 NumPy의 능력은 인상적입니다. . 그러나 훨씬 더 큰(예: 50000 x 50000) 행렬을 생성하면 메모리 제한이 발생하는 경우가 많습니다. 이 문제는 이러한 대규모 행렬과 관련된 상당한 메모리 요구 사항으로 인해 발생합니다.
대형 행렬에 대한 메모리 제한 극복
쉽게 사용 가능한 RAM의 한계를 초과하는 행렬로 작업하는 핵심은 다음 조합을 활용하는 것입니다. PyTables 및 NumPy.
PyTables를 사용하면 선택적 압축을 적용하여 디스크에 HDF 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 잠재적으로 데이터 세트를 최대 10배까지 압축하여 메모리 공간을 크게 줄입니다. 또한 PyTables는 초당 1,000,000행에 가까운 속도로 SQL과 같은 신속한 집계 및 수백만 행 처리를 가능하게 하는 뛰어난 성능을 제공합니다.
NumPy 재현으로 PyTables의 데이터에 액세스하는 것은 간단합니다.
<code class="python">data = table[row_from:row_to]</code>
HDF 라이브러리는 관련 데이터 청크를 효율적으로 검색하여 즉시 NumPy 형식으로 변환합니다. 이 기술을 사용하면 메모리 사용량과 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 대규모 행렬을 효율적으로 조작하고 처리할 수 있습니다.
위 내용은 Python 및 NumPy에서 메모리 부족 없이 매우 큰 행렬을 사용하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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