대량 데이터 세트를 처리할 때 상당한 크기(예: 10000 x 10000)의 행렬을 관리하는 NumPy의 능력은 인상적입니다. . 그러나 훨씬 더 큰(예: 50000 x 50000) 행렬을 생성하면 메모리 제한이 발생하는 경우가 많습니다. 이 문제는 이러한 대규모 행렬과 관련된 상당한 메모리 요구 사항으로 인해 발생합니다.
쉽게 사용 가능한 RAM의 한계를 초과하는 행렬로 작업하는 핵심은 다음 조합을 활용하는 것입니다. PyTables 및 NumPy.
PyTables를 사용하면 선택적 압축을 적용하여 디스크에 HDF 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 잠재적으로 데이터 세트를 최대 10배까지 압축하여 메모리 공간을 크게 줄입니다. 또한 PyTables는 초당 1,000,000행에 가까운 속도로 SQL과 같은 신속한 집계 및 수백만 행 처리를 가능하게 하는 뛰어난 성능을 제공합니다.
NumPy 재현으로 PyTables의 데이터에 액세스하는 것은 간단합니다.
<code class="python">data = table[row_from:row_to]</code>
HDF 라이브러리는 관련 데이터 청크를 효율적으로 검색하여 즉시 NumPy 형식으로 변환합니다. 이 기술을 사용하면 메모리 사용량과 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 대규모 행렬을 효율적으로 조작하고 처리할 수 있습니다.
위 내용은 Python 및 NumPy에서 메모리 부족 없이 매우 큰 행렬을 사용하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!