Bagaimanakah saya boleh Mencipta Matriks Sangat Besar dalam Python Tanpa Kehabisan Memori?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-11-03 18:55:29
asal
249 orang telah melayarinya

 How can I Create Very Large Matrices in Python Without Running Out of Memory?

Mencipta Matriks Sangat Besar dalam Python dan NumPy

NumPy terkenal kerana keupayaannya mengendalikan matriks yang besar. Walau bagaimanapun, mencipta matriks yang melebihi dimensi tertentu, seperti 50000 x 50000, boleh menghadapi had ingatan. Ini menimbulkan persoalan: adakah mungkin untuk mencipta matriks besar (cth., 1 juta x 1 juta) dalam NumPy tanpa menggunakan RAM yang berlebihan?

Jawapannya terletak pada memanfaatkan PyTables dan NumPy bersama-sama. PyTables beroperasi dengan menyimpan data dalam format HDF pada cakera, memberikan fleksibiliti untuk memilih pilihan pemampatan. Ini boleh mengurangkan keperluan memori dengan ketara, selalunya dengan faktor yang mengagumkan sebanyak 10x. Selain itu, PyTables mempunyai prestasi yang mengagumkan, membolehkan pemprosesan data yang cekap, walaupun pada perkakasan sederhana.

Untuk mengakses data sebagai recarray NumPy, hanya gunakan sintaks berikut:

data = table[row_from:row_to]
Salin selepas log masuk

Pustaka HDF mengendalikan pemuatan dan penukaran data kepada NumPy, memberikan pengalaman yang lancar untuk pembangun. Pendekatan ini membolehkan penciptaan dan manipulasi matriks yang sangat besar tanpa memori sistem yang memberangsangkan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh Mencipta Matriks Sangat Besar dalam Python Tanpa Kehabisan Memori?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan