Wie kann ich mit sehr großen Matrizen in Python umgehen, die über die Speichergrenzen von NumPy hinausgehen?

Sehr große Matrizen mit Python und NumPy

NumPy zeichnet sich durch die Verarbeitung von Matrizen bis zu bestimmten Größen aus und erstellt Matrizen, die deutlich größer als 10.000 x 10.000 sind kann es zu Speichereinschränkungen kommen. Um diese Herausforderung zu meistern, ist die Verwendung einer Kombination aus PyTables und NumPy eine effektive Lösung.

PyTables nutzt HDF-Technologie zum Speichern von Daten auf der Festplatte und bietet optionale Komprimierungsfunktionen. Durch die Nutzung von PyTables können Sie riesige Matrizen (z. B. 1 Million mal 1 Million) erstellen, ohne dass umfangreicher RAM erforderlich ist. Die Komprimierung von PyTables reduziert die Datengröße häufig um den Faktor 10 und sorgt so für eine erhebliche Speichereffizienz beim Umgang mit großen Datensätzen.

Der Zugriff auf in HDF als NumPy-Recarray gespeicherte Daten ist unkompliziert, sodass Sie mit den Daten mit vertrauten Daten arbeiten können NumPy-Syntax. Die HDF-Bibliothek ruft nahtlos die erforderlichen Datenblöcke ab und konvertiert sie in ein NumPy-kompatibles Format.

Um beispielsweise auf einen Teil der Daten als NumPy-Recarray zuzugreifen:

data = table[row_from:row_to]

Durch Kombinieren Mit PyTables und NumPy können Sie Speicherbeschränkungen überwinden und sehr große Matrizen problemlos verwalten. PyTables übernimmt die effiziente Speicherung und den Abruf von Daten, während NumPy eine praktische Schnittstelle zur Bearbeitung und Analyse bietet.

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