Некоторые методы оптимизации работы с большими числовыми массивами данных:

• Параллельная обработка. 13 Позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. 3 Особенно полезна, когда есть доступ к многоядерному процессору или кластеру машин. 3
• Разделение данных на фрагменты. 2 Подходит, когда данные слишком велики, чтобы поместиться в памяти. 2 При использовании этого метода создаётся объект-итератор, с помощью которого можно просматривать различные фрагменты и выполнять фильтрацию или анализ. 2
• Оптимизация типов данных. 2 Преобразование числовых столбцов, например float64 в float32 или float16, позволяет экономить память, сохраняя важную информацию. 3
• Сжатие данных. 13 Методы сжатия данных, такие как кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, уменьшают объём памяти, необходимой для хранения и обработки. 1
• Обработка разреженных данных. 3 Позволяет эффективно представлять и хранить наборы данных, сохраняя только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. 3

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных данных и задач приложения. 2