在 Python 和 NumPy 中創建非常大的矩陣
NumPy 以其處理大型矩陣的能力而聞名。但是，建立超過特定維度（例如 50000 x 50000）的矩陣可能會遇到記憶體限制。這就提出了一個問題：是否可以在 NumPy 中創建大量矩陣（例如 100 萬 x 100 萬）而不消耗過多 RAM？
答案在於結合利用 PyTables 和 NumPy。 PyTables 透過在磁碟上以 HDF 格式儲存資料來運行，提供了選擇壓縮選項的靈活性。這可以顯著降低記憶體需求，通常可降低 10 倍。此外，PyTables 擁有令人印象深刻的效能，即使在普通的硬體上也能實現高效的資料處理。
要以 NumPy 重新數組的形式存取數據，只需使用以下語法：
data = table[row_from:row_to]
HDF 庫處理資料到 NumPy 的載入和轉換，為開發人員提供無縫體驗。這種方法允許創建和操作極大的矩陣，而不會佔用系統記憶體。
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