Bagaimanakah Saya Boleh Bekerja dengan Matriks Amat Besar dalam Python dan NumPy Tanpa Kehabisan Memori?

Bekerja dengan Matriks Besar dalam Python dan NumPy

Apabila berurusan dengan set data yang besar, keupayaan NumPy untuk mengurus matriks bersaiz besar (cth., 10000 x 10000) . Walau bagaimanapun, mencipta matriks yang jauh lebih besar (mis., 50000 x 50000) selalunya membawa kepada had ingatan. Isu ini timbul daripada keperluan memori yang besar yang dikaitkan dengan matriks yang begitu besar.

Mengatasi Had Memori untuk Matriks Besar

Kunci untuk bekerja dengan matriks yang melebihi had RAM yang sedia ada ialah memanfaatkan gabungan daripada PyTables dan NumPy.

PyTables mendayakan penyimpanan data dalam format HDF pada cakera, dengan pemampatan pilihan digunakan. Pendekatan ini mengurangkan jejak memori dengan ketara dengan memampatkan set data sehingga 10 kali ganda. PyTables juga menawarkan prestasi yang mengagumkan, membolehkan pengagregatan seperti SQL pantas dan pemprosesan berjuta-juta baris pada kelajuan menghampiri 1,000,000 baris sesaat.

Mengakses data daripada PyTables sebagai ulangan NumPy adalah mudah:

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

Pustaka HDF mengendalikan pengambilan semula ketulan data yang berkaitan dengan cekap, menukarkannya kepada format NumPy dengan cepat. Teknik ini membolehkan manipulasi dan pemprosesan yang cekap bagi matriks besar-besaran dengan impak minimum pada penggunaan dan prestasi memori.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Bekerja dengan Matriks Amat Besar dalam Python dan NumPy Tanpa Kehabisan Memori?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!