메모리 부족 없이 Python에서 매우 큰 행렬을 어떻게 만들 수 있습니까?

Python과 NumPy에서 매우 큰 행렬 만들기

NumPy는 큰 행렬을 처리하는 능력으로 유명합니다. 그러나 50000 x 50000과 같은 특정 차원을 초과하는 행렬을 생성하면 메모리 제한이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 질문이 제기됩니다. 과도한 RAM을 사용하지 않고 NumPy 내에서 대규모 행렬(예: 100만 x 100만)을 생성할 수 있습니까?

답은 PyTables와 NumPy를 함께 활용하는 데 있습니다. PyTables는 디스크에 HDF 형식으로 데이터를 저장하여 작동하므로 압축 옵션을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 통해 메모리 요구 사항을 크게 줄일 수 있으며, 종종 인상적인 비율로 10배까지 줄일 수 있습니다. 더욱이 PyTables는 뛰어난 성능을 자랑하므로 적당한 하드웨어에서도 효율적인 데이터 처리가 가능합니다.

NumPy 재현으로 데이터에 액세스하려면 다음 구문을 활용하면 됩니다.

data = table[row_from:row_to]

HDF 라이브러리 NumPy로의 데이터 로드 및 변환을 처리하여 개발자에게 원활한 경험을 제공합니다. 이 접근 방식을 사용하면 시스템 메모리를 과도하게 사용하지 않고도 매우 큰 행렬을 생성하고 조작할 수 있습니다.

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