如何在 Python 和 NumPy 中處理極大的矩陣而不耗盡記憶體？

在 Python 和 NumPy 中處理巨大矩陣

處理海量資料集時，NumPy 管理大尺寸矩陣（例如 10000 x 10000）的能力令人印象深刻。然而，創建明顯更大的矩陣（例如 50000 x 50000）通常會導致記憶體限制。這個問題是由於與如此龐大的矩陣相關的大量記憶體需求而引起的。

克服大型矩陣的記憶體限制

處理超出可用 RAM 限制的矩陣的關鍵是利用組合PyTables 和 NumPy。

PyTables 允許在磁碟上以 HDF 格式儲存數據，並套用可選的壓縮。這種方法可以將資料集壓縮多達 10 倍，從而顯著減少記憶體佔用。 PyTables 還提供令人印象深刻的效能，允許以接近每秒 1,000,000 行的速度進行類似 SQL 的快速聚合和處理數百萬行。

從 PyTables 作為 NumPy 重新數組存取資料非常簡單：

<code class="python">data = table[row_from:row_to]</code>

HDF 庫處理相關資料區塊的高效檢索，並將它們即時轉換為 NumPy 格式。該技術可以有效地操作和處理大量矩陣，同時對記憶體使用和效能的影響最小。

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