如何在 Python 中处理超出 NumPy 内存限制的非常大的矩阵？

使用 Python 和 NumPy 的非常大的矩阵

虽然 NumPy 擅长处理达到特定大小的矩阵，但可以创建明显大于 10000 x 10000 的矩阵可能会面临内存限制。为了克服这一挑战，结合使用 PyTables 和 NumPy 是一种有效的解决方案。

PyTables 采用 HDF 技术将数据存储在磁盘上，并提供可选的压缩功能。通过利用 PyTables，您可以创建巨大的矩阵（例如，100 万乘 100 万），而无需大量 RAM。 PyTables 的压缩通常可以将数据大小减少 10 倍，在处理大型数据集时提供显着的存储效率。

以 NumPy 重新数组的形式访问存储在 HDF 中的数据非常简单，允许您使用熟悉的方式处理数据NumPy 语法。 HDF 库无缝检索必要的数据块并将其转换为 NumPy 兼容格式。

例如，要以 NumPy 记录的形式访问部分数据：

data = table[row_from:row_to]

通过组合PyTables 和 NumPy，您可以克服内存限制并轻松管理非常大的矩阵。 PyTables 处理数据的高效存储和检索，而 NumPy 提供方便的操作和分析接口。

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