Wie kann ich mit extrem großen Matrizen in Python und NumPy arbeiten, ohne dass mir der Speicher ausgeht?

Arbeiten mit riesigen Matrizen in Python und NumPy

Beim Umgang mit riesigen Datensätzen ist NumPys Fähigkeit, Matrizen mit erheblichen Größen (z. B. 10000 x 10000) zu verwalten, beeindruckend . Allerdings führt die Erstellung deutlich größerer Matrizen (z. B. 50.000 x 50.000) häufig zu Speicherbeschränkungen. Dieses Problem ergibt sich aus den erheblichen Speicheranforderungen, die mit so großen Matrizen verbunden sind.

Speicherbeschränkungen für große Matrizen überwinden

Der Schlüssel zum Arbeiten mit Matrizen, die die Grenzen des leicht verfügbaren RAM überschreiten, liegt in der Nutzung der Kombination von PyTables und NumPy.

PyTables ermöglicht die Speicherung von Daten im HDF-Format auf der Festplatte, mit optionaler Komprimierung. Dieser Ansatz reduziert den Speicherbedarf erheblich, indem Datensätze potenziell um das Zehnfache komprimiert werden. PyTables bietet außerdem eine beeindruckende Leistung und ermöglicht eine schnelle SQL-ähnliche Aggregation und Verarbeitung von Millionen von Zeilen mit Geschwindigkeiten von annähernd 1.000.000 Zeilen pro Sekunde.

Der Zugriff auf die Daten von PyTables als NumPy-Recarray ist unkompliziert:

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

Die HDF-Bibliothek übernimmt den effizienten Abruf relevanter Datenblöcke und konvertiert sie im Handumdrehen in das NumPy-Format. Diese Technik ermöglicht eine effiziente Manipulation und Verarbeitung umfangreicher Matrizen mit minimalen Auswirkungen auf die Speichernutzung und Leistung.

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