NumPy のメモリ制限を超える非常に大きな行列を Python で処理するにはどうすればよいですか?

Python と NumPy を使用した非常に大きな行列

NumPy は特定のサイズまでの行列の処理に優れており、10000 x 10000 より大幅に大きな行列を作成しますメモリ制限に直面する可能性があります。この課題を克服するには、PyTables と NumPy を組み合わせて利用することが効果的なソリューションです。

PyTables は HDF テクノロジーを採用してディスクにデータを保存し、オプションの圧縮機能を提供します。 PyTable を活用すると、大規模な RAM を必要とせずに、巨大な行列 (たとえば、100 万 x 100 万) を作成できます。 PyTables の圧縮により、多くの場合、データ サイズが 10 分の 1 に削減され、大規模なデータセットを扱う際に大幅なストレージ効率が実現します。

NumPy 再計算として HDF に保存されたデータへのアクセスは簡単で、使い慣れた方法を使用してデータを操作できます。 NumPy 構文。 HDF ライブラリは、必要なデータ チャンクをシームレスに取得し、NumPy 互換形式に変換します。

たとえば、データの一部に NumPy 再計算としてアクセスするには、次のようにします。

data = table[row_from:row_to]

次のように組み合わせます。 PyTables と NumPy を使用すると、メモリ制限を克服し、非常に大きな行列を簡単に管理できます。 PyTables はデータの効率的な保存と取得を処理し、NumPy は操作と分析のための便利なインターフェイスを提供します。

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