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Como posso criar matrizes muito grandes em Python sem ficar sem memória?
Publicado em 2024-11-25
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Criando matrizes muito grandes em Python e NumPy
NumPy é conhecido por sua capacidade de lidar com matrizes consideráveis. No entanto, a criação de matrizes que excedam determinadas dimensões, como 50.000 x 50.000, pode encontrar limitações de memória. Isso levanta a questão: é possível criar matrizes massivas (por exemplo, 1 milhão x 1 milhão) dentro do NumPy sem consumir RAM excessiva?
A resposta está em aproveitar PyTables e NumPy em conjunto. PyTables opera armazenando dados em formato HDF em disco, proporcionando flexibilidade para escolher opções de compactação. Isso pode reduzir significativamente os requisitos de memória, geralmente por um fator impressionante de 10x. Além disso, PyTables apresenta desempenho impressionante, permitindo processamento de dados eficiente, mesmo em hardware modesto.
Para acessar os dados como um rearray NumPy, basta utilizar a seguinte sintaxe:
data = table[row_from:row_to]
A biblioteca HDF lida com o carregamento e conversão de dados para NumPy, proporcionando uma experiência perfeita para o desenvolvedor. Esta abordagem permite a criação e manipulação de matrizes extremamente grandes sem sobrecarregar a memória do sistema.
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