如何在 Python 中创建非常大的矩阵而不耗尽内存？

在 Python 和 NumPy 中创建非常大的矩阵

NumPy 以其处理大型矩阵的能力而闻名。但是，创建超过特定维度（例如 50000 x 50000）的矩阵可能会遇到内存限制。这就提出了一个问题：是否可以在 NumPy 中创建大量矩阵（例如 100 万 x 100 万）而不消耗过多 RAM？

答案在于结合利用 PyTables 和 NumPy。 PyTables 通过在磁盘上以 HDF 格式存储数据来运行，提供了选择压缩选项的灵活性。这可以显着降低内存需求，通常可降低 10 倍。此外，PyTables 拥有令人印象深刻的性能，即使在普通的硬件上也能实现高效的数据处理。

要以 NumPy 重新数组的形式访问数据，只需使用以下语法：

data = table[row_from:row_to]

HDF 库处理数据到 NumPy 的加载和转换，为开发人员提供无缝体验。这种方法允许创建和操作极大的矩阵，而不会占用系统内存。

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