如何在 Python 和 NumPy 中处理极大的矩阵而不耗尽内存？

在 Python 和 NumPy 中处理巨大矩阵

处理海量数据集时，NumPy 管理大尺寸矩阵（例如 10000 x 10000）的能力令人印象深刻。然而，创建明显更大的矩阵（例如 50000 x 50000）通常会导致内存限制。这个问题是由于与如此庞大的矩阵相关的大量内存需求而引起的。

克服大型矩阵的内存限制

处理超出可用 RAM 限制的矩阵的关键是利用组合PyTables 和 NumPy。

PyTables 允许在磁盘上以 HDF 格式存储数据，并应用可选的压缩。这种方法可以将数据集压缩多达 10 倍，从而显着减少内存占用。 PyTables 还提供令人印象深刻的性能，允许以接近每秒 1,000,000 行的速度进行类似 SQL 的快速聚合和处理数百万行。

从 PyTables 作为 NumPy 重新数组访问数据非常简单：

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

HDF 库处理相关数据块的高效检索，并将它们即时转换为 NumPy 格式。该技术可以有效地操作和处理大量矩阵，同时对内存使用和性能的影响最小。

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