Creación de matrices muy grandes en Python y NumPy

NumPy es conocido por su capacidad para manejar matrices de tamaño considerable. Sin embargo, la creación de matrices que superen ciertas dimensiones, como 50000 x 50000, puede encontrar limitaciones de memoria. Esto plantea la pregunta: ¿es posible crear matrices masivas (por ejemplo, 1 millón x 1 millón) dentro de NumPy sin consumir RAM excesiva?

La respuesta está en aprovechar PyTables y NumPy en conjunto. PyTables opera almacenando datos en formato HDF en el disco, lo que brinda la flexibilidad de elegir opciones de compresión. Esto puede reducir significativamente los requisitos de memoria, a menudo en un impresionante factor de 10 veces. Además, PyTables cuenta con un rendimiento impresionante, lo que permite un procesamiento de datos eficiente, incluso en hardware modesto.

Para acceder a los datos como una reorganización de NumPy, simplemente utilice la siguiente sintaxis:

data = table[row_from:row_to]

La biblioteca HDF maneja la carga y conversión de datos a NumPy, brindando una experiencia perfecta para el desarrollador. Este enfoque permite la creación y manipulación de matrices extremadamente grandes sin sobrecargar la memoria del sistema.