如何在 Python 中處理超出 NumPy 記憶體限制的非常大的矩陣？

使用Python 和NumPy 的非常大的矩陣

雖然NumPy 擅長處理達到特定大小的矩陣，但可以創建明顯大於10000 x 10000 的矩陣可能會面臨記憶體限制。為了克服這項挑戰，結合使用 PyTables 和 NumPy 是一種有效的解決方案。

PyTables 採用 HDF 技術將資料儲存在磁碟上，並提供選購的壓縮功能。透過利用 PyTables，您可以建立巨大的矩陣（例如，100 萬乘 100 萬），而無需大量 RAM。 PyTables 的壓縮通常可以將資料大小減少 10 倍，在處理大型資料集時提供顯著的儲存效率。

以 NumPy 重新數組的形式存取儲存在 HDF 中的資料非常簡單，允許您使用熟悉的方式處理資料NumPy 語法。 HDF 庫無縫檢索必要的資料塊並將其轉換為 NumPy 相容格式。

例如，要以 NumPy 記錄的形式存取部分資料：

data = table[row_from:row_to]

透過組合PyTables 和 NumPy，您可以克服記憶體限制並輕鬆管理非常大的矩陣。 PyTables 處理資料的高效儲存和檢索，而 NumPy 提供方便的操作和分析介面。

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