Как осуществлять операции с большими матрицами? Несколько общий вопрос.
В каком виде работают с большими матрицами?
Под словом большие подразумеваются матрицы, которые не помещаются в оперативную память.
Как хранить матрицы? Есть, например, формат HDF5(более продвинутое PyTables для python).
В идеале хотелось бы, чтобы строки матрицы можно было бы добавлять(т.е. было бы что то типа resize/append)
Я знаю, что в python и matlab есть свои варианты memory-mapped file.
В R есть тоже есть свои пакеты для работы с большими данными.
Понятно, что, скорее всего, можно было бы для каждого конкретного случая подобрать отдельный специализированный умный алгоритм(out-of-core), но хотелось бы, чтобы матрица хранилась на диске и к ней был прозрачный доступ, как к обычной матрице в памяти. Получается некоторая аналогия ramcache ramhdd.
Есть еще hadoop (mapreduce), но это уже несколько из другой области.
Как осуществлять операции с большими матрицами? Несколько общий вопрос.
В каком виде работают с большими матрицами?
Под словом большие подразумеваются матрицы, которые не помещаются в оперативную память.
Как хранить матрицы? Есть, например, формат HDF5(более продвинутое PyTables для python).
В идеале хотелось бы, чтобы строки матрицы можно было бы добавлять(т.е. было бы что то типа resize/append)
Я знаю, что в python и matlab есть свои варианты memory-mapped file.
В R есть тоже есть свои пакеты для работы с большими данными.
Понятно, что, скорее всего, можно было бы для каждого конкретного случая подобрать отдельный специализированный умный алгоритм(out-of-core), но хотелось бы, чтобы матрица хранилась на диске и к ней был прозрачный доступ, как к обычной матрице в памяти. Получается некоторая аналогия ramcache ramhdd.
Есть еще hadoop (mapreduce), но это уже несколько из другой области.
В каком виде работают с большими матрицами?
Под словом большие подразумеваются матрицы, которые не помещаются в оперативную память.
Как хранить матрицы? Есть, например, формат HDF5(более продвинутое PyTables для python).
В идеале хотелось бы, чтобы строки матрицы можно было бы добавлять(т.е. было бы что то типа resize/append)
Я знаю, что в python и matlab есть свои варианты memory-mapped file.
В R есть тоже есть свои пакеты для работы с большими данными.
Понятно, что, скорее всего, можно было бы для каждого конкретного случая подобрать отдельный специализированный умный алгоритм(out-of-core), но хотелось бы, чтобы матрица хранилась на диске и к ней был прозрачный доступ, как к обычной матрице в памяти. Получается некоторая аналогия ramcache ramhdd.
Есть еще hadoop (mapreduce), но это уже несколько из другой области.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Для работы с большими матрицами обычно используют специализированные библиотеки и инструменты, которые позволяют эффективно работать с данными, не загружая их полностью в память. Например, в Python можно использовать библиотеку NumPy с поддержкой memory-mapped files, которая позволяет работать с данными, хранящимися на диске, как если бы они были загружены в память.
Другой вариант - использовать специализированные базы данных, например, PostgreSQL или SQLite, которые поддерживают работу с большими объемами данных и могут использоваться для хранения и работы с матрицами.
Также существуют специализированные фреймворки для обработки больших данных, например, Apache Spark или Dask, которые позволяют распределенно обрабатывать данные и выполнять операции над матрицами, не загружая их полностью в память.
В общем, для работы с большими матрицами необходимо использовать специализированные инструменты и библиотеки, которые позволяют эффективно работать с данными, не загружая их полностью в память.