Python と NumPy でメモリ不足にならずに非常に大きな行列を扱うにはどうすればよいですか?

Python と NumPy で巨大な行列を扱う

大規模なデータセットを扱う場合、かなりのサイズ (10000 x 10000 など) の行列を管理できる NumPy の機能は印象的です。 。ただし、非常に大きい行列 (50000 x 50000 など) を作成すると、多くの場合、メモリ制限が発生します。この問題は、このような膨大な行列に関連する大量のメモリ要件から発生します。

大規模な行列のメモリ制限を克服する

すぐに利用できる RAM の制限を超える行列を操作する鍵は、次の組み合わせを活用することです。

PyTables を使用すると、オプションの圧縮を適用して、HDF 形式でデータをディスクに保存できます。このアプローチでは、データセットを最大 10 倍圧縮できる可能性があるため、メモリ フットプリントが大幅に削減されます。 PyTables は優れたパフォーマンスも提供し、SQL のような迅速な集計と、1 秒あたり 1,000,000 行に近い速度で数百万行の処理を可能にします。

NumPy 再計算として PyTables からデータにアクセスするのは簡単です。

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

HDF ライブラリは、関連するデータ チャンクの効率的な取得を処理し、それらをオンザフライで NumPy 形式に変換します。この手法により、メモリ使用量とパフォーマンスへの影響を最小限に抑えながら、大規模な行列の効率的な操作と処理が可能になります。

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