Какие существуют методы оптимизации работы с большими числовыми массивами данных?

Некоторые методы оптимизации работы с большими числовыми массивами данных:

• Параллельная обработка. open.zeba.academy uproger.com 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
• Разделение данных на фрагменты. nuancesprog.ru Подходит, когда данные слишком велики, чтобы поместиться в памяти. nuancesprog.ru При использовании этого метода создаётся объект-итератор, с помощью которого можно просматривать различные фрагменты и выполнять фильтрацию или анализ. nuancesprog.ru
• Оптимизация типов данных. nuancesprog.ru Преобразование числовых столбцов, например float64 в float32 или float16, позволяет экономить память, сохраняя важную информацию. uproger.com
• Сжатие данных. open.zeba.academy uproger.com Методы сжатия данных, такие как кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, уменьшают объём памяти, необходимой для хранения и обработки. open.zeba.academy
• Обработка разреженных данных. uproger.com Позволяет эффективно представлять и хранить наборы данных, сохраняя только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. uproger.com

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных данных и задач приложения. nuancesprog.ru