NumPy의 메모리 제한을 넘어 Python에서 매우 큰 행렬을 어떻게 처리할 수 있나요?

Python과 NumPy를 사용한 매우 큰 행렬

NumPy는 특정 크기까지 행렬을 처리하는 데 탁월한 반면, 10000 x 10000보다 훨씬 큰 행렬을 생성합니다. 메모리 제한에 직면할 수 있습니다. 이러한 문제를 극복하려면 PyTables와 NumPy의 조합을 활용하는 것이 효과적인 솔루션입니다.

PyTables는 HDF 기술을 사용하여 디스크에 데이터를 저장하고 선택적 압축 기능을 제공합니다. PyTable을 활용하면 광범위한 RAM 없이도 거대한 행렬(예: 100만 x 100만)을 생성할 수 있습니다. PyTables의 압축은 종종 데이터 크기를 10배로 줄여 대규모 데이터세트를 처리할 때 상당한 저장 효율성을 제공합니다.

NumPy 재현으로 HDF에 저장된 데이터에 액세스하는 것은 간단하므로 익숙한 사용 방법으로 데이터 작업을 할 수 있습니다. NumPy 구문. HDF 라이브러리는 필요한 데이터 청크를 원활하게 검색하여 NumPy 호환 형식으로 변환합니다.

예를 들어 NumPy 재현으로 데이터의 일부에 액세스하려면 다음을 수행합니다.

data = table[row_from:row_to]

결합하여 PyTables 및 NumPy를 사용하면 메모리 제한을 극복하고 매우 큰 행렬을 쉽게 관리할 수 있습니다. PyTables는 효율적인 데이터 저장 및 검색을 처리하고 NumPy는 조작 및 분석을 위한 편리한 인터페이스를 제공합니다.

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