Несколько способов ускорить обработку больших объёмов данных в матрицах на Python:

• Оптимизировать типы данных. 1 Преобразование числовых столбцов float64 в float32 или float16 позволяет экономить память, сохраняя важную информацию. 1 Для категориальных столбцов с малой кардинальностью можно использовать типы int8 или category. 1
• Использовать компрессию данных. 1 Для этого подойдут такие библиотеки Python, как zlib, bzip2 или gzip. 1
• Хранить данные в столбцовых форматах. 1 Например, Parquet, Pickle, Feather. 1 Такое хранение обеспечивает сжатие данных при сохранении производительности запросов. 1
• Разбивать данные на фрагменты. 1 Это поможет ускорить обработку больших объёмов данных, которые не могут поместиться в памяти компьютера. 1
• Использовать параллельную обработку. 1 Она позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. 1 Особенно полезна, когда есть доступ к многоядерному процессору или кластеру машин. 1
• Упаковать переменные. 3 Это поможет минимизировать использование памяти за счёт объединения нескольких элементов данных в одну структуру. 3

При выборе методов ускорения обработки данных необходимо учитывать особенности оборудования, цели анализа и целостность данных. 1