У меня есть 10000000 целых чисел, которые я хочу добавить в матрицу 10000000 * 256 измерений. Я определил три типа матриц, чтобы сравнить, какое определение имеет наименьшее потребление памяти, которое я показал ниже:
1) np.zeros ([row, col], dtype = int)
2) np.empty ([row, col], dtype = int)
3) csr_matrix ((row, col), dtype = np.int) .toarray ()
Среди этих определений матрица, определенная как Spars, имеет наименьший объем памяти. Каждое из первых двух определений использует 2 ГБ памяти, но последняя матрица потребляет 1 ГБ памяти. Существуют ли другие методы или библиотеки, которые максимально сжимают матрицу и потребляют меньше памяти?