3中，有很多方法可以處理大規模的數組數據。本文將介紹一些可以使用的技術和工具。

PyPy中的數組是在內存中連續存儲的，因此可以快速訪問和操作。

Py處理大規模數組數據的示例

portumpyp

創建一個包含100萬個元素的數組pdomd(1000000)

計算數組的平均值tean())

dasdase和Series類型是常用的數據結構。

das處理大規模數組數據的示例

portdas as pd

創建一個包含100萬個元素的Seriespdomd(1000000))

計算Series的平均值tean())

3. Dask

ePydas的類型類似，但是可以處理比內存更大的數據集。

以下是一個使用Dask處理大規模數組數據的示例

port dask.array as da

創建一個包含1000萬個元素的數組domdom((10000000,))

計算數組的平均值teanpute())

3Pydas是常用的工具，可以處理內存中的數據集。Dask是一個分布式計算框架，可以處理比內存更大的數據集。根據需求和數據規模，可以選擇適合的工具進行處理。