Несколько способов оптимизировать вычисления с большими массивами данных:

• Использовать операции над группами элементов. 1 Это позволяет считывать, вести расчёты и записывать данные сразу целыми срезами. 1
• Оптимизировать организацию данных в ОЗУ. 1 Правильно подобранные структуры данных помогают сэкономить память и ускорить вычисления. 1
• Использовать специальные библиотеки. 1 Например, Polars использует технологии параллельной обработки и оптимизации памяти для быстрой обработки больших массивов данных на языке Python. 2
• Разделять данные на фрагменты. 4 Для этого можно воспользоваться опцией Pandas chunksize. 4 При её использовании создаётся объект-итератор, с помощью которого можно просматривать различные фрагменты и выполнять фильтрацию или анализ. 4
• Использовать ленивые вычисления. 4 Они позволяют отложить операцию вычисления до того момента, когда возникнет реальная необходимость в результате. 4 На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. 4
• Использовать вычисления на графических процессорах (GPU). 35 GPU может обрабатывать большое количество данных параллельно, что позволяет сократить время выполнения задачи в несколько раз по сравнению с использованием только центрального процессора. 3

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных данных и задач приложения. 4