Python と NumPy で非常に大きな行列を作成する

NumPy は、かなりの規模の行列を処理できることで有名です。ただし、50000 x 50000 などの特定の次元を超える行列を作成すると、メモリ制限が発生する可能性があります。ここで疑問が生じます: 過剰な RAM を消費せずに、NumPy 内で大規模な行列 (100 万 x 100 万など) を作成することは可能ですか?

その答えは、PyTables と NumPy を組み合わせて活用することにあります。 PyTables は、データを HDF 形式でディスクに保存することで動作し、圧縮オプションを柔軟に選択できます。これにより、メモリ要件が大幅に削減され、多くの場合、10 分の 1 という大幅な削減が可能になります。さらに、PyTables は優れたパフォーマンスを誇り、控えめなハードウェアでも効率的なデータ処理を可能にします。

NumPy 再計算としてデータにアクセスするには、次の構文を利用するだけです:

data = table[row_from:row_to]

HDF ライブラリはデータの読み込みと NumPy への変換を処理し、開発者にシームレスなエクスペリエンスを提供します。このアプローチにより、システム メモリを圧迫することなく、非常に大きな行列の作成と操作が可能になります。