Création de très grandes matrices en Python et NumPy

NumPy est réputé pour sa capacité à gérer des matrices de grande taille. Cependant, la création de matrices dépassant certaines dimensions, comme 50 000 x 50 000, peut se heurter à des limitations de mémoire. Cela soulève la question : est-il possible de créer des matrices massives (par exemple, 1 million x 1 million) dans NumPy sans consommer trop de RAM ?

La réponse réside dans l'exploitation conjointe de PyTables et de NumPy. PyTables fonctionne en stockant les données au format HDF sur le disque, offrant la possibilité de choisir les options de compression. Cela peut réduire considérablement les besoins en mémoire, souvent d'un facteur impressionnant de 10x. De plus, PyTables offre des performances impressionnantes, permettant un traitement efficace des données, même sur un matériel modeste.

Pour accéder aux données sous forme de recarray NumPy, utilisez simplement la syntaxe suivante :

data = table[row_from:row_to]

La bibliothèque HDF gère le chargement et la conversion des données vers NumPy, offrant une expérience transparente au développeur. Cette approche permet la création et la manipulation de matrices extrêmement volumineuses sans surcharger la mémoire système.