Создание очень больших матриц в Python и NumPy

NumPy известен своей способностью обрабатывать матрицы больших размеров. Однако создание матриц, превышающих определенные размеры, например 50 000 x 50 000, может столкнуться с ограничениями памяти. Возникает вопрос: возможно ли создавать массивные матрицы (например, 1 миллион x 1 миллион) в NumPy, не потребляя при этом слишком много оперативной памяти?

Ответ заключается в совместном использовании PyTables и NumPy. PyTables сохраняет данные в формате HDF на диске, обеспечивая гибкость выбора вариантов сжатия. Это может значительно снизить требования к памяти, часто в 10 раз. Более того, PyTables может похвастаться впечатляющей производительностью, позволяющей эффективно обрабатывать данные даже на скромном оборудовании.

Чтобы получить доступ к данным в виде повторного преобразования NumPy, просто используйте следующий синтаксис:

data = table[row_from:row_to]

Библиотека HDF обеспечивает загрузку и преобразование данных в NumPy, обеспечивая разработчику удобство работы. Этот подход позволяет создавать и манипулировать чрезвычайно большими матрицами, не перегружая системную память.