首先得先泼个冷水：200,000×200,000的稠密矩阵直接做全对角化在现实中几乎是不可能的——光存储一个双精度稠密矩阵就需要320GB的内存（2000002000008字节），更别说O(n³)的计算复杂度，普通硬件完全扛不住。所以先确认下你的矩阵是不是稀疏矩阵？这才是处理这种超大矩阵的合理前提。

回到你的问题，目前没有工具能直接对PyTables存储的HDF5矩阵做原地对角化，因为PyTables本质是一个高效的存储库，不是数值计算框架。不过有几种可行的方案：

• 针对稀疏矩阵的常规方案
  如果你的矩阵是稀疏的（大部分元素为0），这是最常见的大矩阵场景：

  1. 从PyTables中读取稀疏矩阵的核心数据（比如COO格式的行索引、列索引、非零值），转换成Scipy的稀疏矩阵格式（scipy.sparse.csr_matrix或csc_matrix），然后用scipy.sparse.linalg.eigs或eigsh函数求解——这两个函数专门针对大稀疏矩阵，只计算你需要的前k个特征值/向量（不用全算，这也是大矩阵的常规需求）。
  2. 如果单机器内存不够，可以用Dask：它支持构建分布式的稀疏矩阵，能直接读取PyTables中的数据，然后用dask.array.linalg下的并行特征值计算函数，把任务拆分到多个核心甚至多台机器上处理。

• 稠密矩阵的极端场景处理
  如果你的矩阵真的是稠密的，那全对角化几乎不现实，但如果必须做，只能考虑基于MPI的分布式计算库，比如ScaLAPACK。你可以用PyTables的并行读取功能把数据分块读入，再用ScaLAPACK的分布式矩阵接口来做计算——不过这个方案复杂度极高，需要深厚的并行计算基础，而且计算时间会非常长。

• GPU加速选项
  如果你有GPU资源，PyTorch或TensorFlow的稀疏张量/大张量支持能大幅提升计算速度。你可以把PyTables中的数据导入到GPU张量中，然后调用它们的线性代数模块（比如torch.linalg.eigvals针对稠密，torch.sparse.linalg.eigsh针对稀疏）来计算。

最后再提醒下：如果不是科研上必须要全量特征值，优先只计算你实际需要的前k个特征值/向量，这是处理超大矩阵的核心优化思路。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Aashish Gautam