Comment puis-je gérer de très grandes matrices en Python au-delà des limites de mémoire de NumPy ?

Très grandes matrices utilisant Python et NumPy

Alors que NumPy excelle dans la gestion de matrices jusqu'à certaines tailles, créant des matrices nettement plus grandes que 10 000 x 10 000 peut être confronté à des limitations de mémoire. Pour surmonter ce défi, utiliser une combinaison de PyTables et NumPy est une solution efficace.

PyTables utilise la technologie HDF pour stocker les données sur disque, offrant des capacités de compression facultatives. En tirant parti de PyTables, vous pouvez créer d'énormes matrices (par exemple, 1 million sur 1 million) sans avoir besoin d'une RAM étendue. La compression de PyTables réduit souvent la taille des données d'un facteur 10, offrant ainsi une efficacité de stockage significative lorsque vous traitez de grands ensembles de données.

L'accès aux données stockées dans HDF en tant que recarray NumPy est simple, vous permettant de travailler avec les données en utilisant des Syntaxe NumPy. La bibliothèque HDF récupère de manière transparente les morceaux de données nécessaires et les convertit au format compatible NumPy.

Par exemple, pour accéder à une partie des données sous forme de recarray NumPy :

data = table[row_from:row_to]

En combinant PyTables et NumPy, vous pouvez surmonter les limitations de mémoire et gérer facilement de très grandes matrices. PyTables gère le stockage et la récupération efficaces des données, tandis que NumPy fournit une interface pratique pour la manipulation et l'analyse.

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