NumPy是一个非常有用的库，通过使用它，我发现它能够轻松处理非常大的矩阵（10000 x 10000），但是开始处理任何更大的矩阵（尝试创建50000 x 50000的矩阵）失败）。显然，这是因为需要大量内存。
是否有一种方法可以以某种方式（没有几个terrabytes的RAM）在NumPy中本地创建大型矩阵（比如说一百万乘一百万）？
PyTables和NumPy是必经之路。
PyTables将以HDF格式（可选压缩）将数据存储在磁盘上。我的数据集经常得到10倍压缩，这在处理数千万或几亿行时非常方便。它也非常快。我5岁的笔记本电脑可以像SQL一样执行GROUP BY聚合，处理数据的速度为1,000,000行/秒。对于基于Python的解决方案来说还不错！
再次作为NumPy重新数组访问数据非常简单：
data = table[row_from:row_to]
HDF库负责读取相关的数据块并将其转换为NumPy。
