Comment puis-je travailler avec des matrices extrêmement volumineuses en Python et NumPy sans manquer de mémoire ?

Travailler avec d'énormes matrices en Python et NumPy

Lorsque vous traitez des ensembles de données volumineux, la capacité de NumPy à gérer des matrices de tailles importantes (par exemple, 10 000 x 10 000) est impressionnante . Cependant, la création de matrices nettement plus grandes (par exemple, 50 000 x 50 000) entraîne souvent des limitations de mémoire. Ce problème découle des besoins de mémoire importants associés à des matrices aussi vastes.

Surmonter les limitations de mémoire pour les grandes matrices

La clé pour travailler avec des matrices qui dépassent les limites de la RAM facilement disponible est d'exploiter la combinaison de PyTables et NumPy.

PyTables permet le stockage de données au format HDF sur disque, avec une compression facultative appliquée. Cette approche réduit considérablement l'empreinte mémoire en compressant potentiellement les ensembles de données jusqu'à 10 fois. PyTables offre également des performances impressionnantes, permettant une agrégation et un traitement rapides de type SQL de millions de lignes à des vitesses proches de 1 000 000 de lignes par seconde.

L'accès aux données de PyTables en tant que recarray NumPy est simple :

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

La bibliothèque HDF gère la récupération efficace des blocs de données pertinents, en les convertissant au format NumPy à la volée. Cette technique permet une manipulation et un traitement efficaces de matrices massives avec un impact minimal sur l'utilisation de la mémoire et les performances.

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