Как ускорить обработку больших объемов данных в матрицах на Python?

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

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

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