Python でメモリ不足にならずに非常に大きな行列を作成するにはどうすればよいですか?

Python と NumPy での非常に大きな行列の作成

NumPy は、かなりの規模の行列を処理できることで有名です。ただし、50000 x 50000 などの特定の次元を超える行列を作成すると、メモリ制限が発生する可能性があります。このため、過剰な RAM を消費せずに、NumPy 内で大規模な行列 (100 万 x 100 万など) を作成することは可能でしょうか?

その答えは、PyTables と NumPy を組み合わせて活用することにあります。 PyTables は、データを HDF 形式でディスクに保存することで動作し、圧縮オプションを柔軟に選択できます。これにより、メモリ要件が大幅に削減され、多くの場合、10 分の 1 という驚異的な割合になります。さらに、PyTables は優れたパフォーマンスを誇り、控えめなハードウェアでも効率的なデータ処理を可能にします。

NumPy 再配列としてデータにアクセスするには、次の構文を利用するだけです:

data = table[row_from:row_to]

HDF ライブラリデータのロードと NumPy への変換を処理し、開発者にシームレスなエクスペリエンスを提供します。このアプローチにより、システム メモリを圧迫することなく、非常に大規模な行列の作成と操作が可能になります。

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