Numpy를 사용하여 메모리 사용을 최적화하는 예제를 제공하겠습니다. 메모리 최적화는 대용량 데이터를 다룰 때 중요한 고려 사항 중 하나입니다. Numpy는 메모리 효율성을 위한 몇 가지 방법을 제공합니다.

메모리 뷰(View)를 사용한 슬라이싱:

import numpy as np

# 큰 배열 생성
arr = np.arange(1000)

# 슬라이싱을 사용한 메모리 뷰 생성
arr_view = arr[::2].view()
print("메모리 뷰:")
print(arr_view)

# 메모리 뷰를 통해 원본 배열 변경
arr_view[0] = 999
print("\n원본 배열 변경 후:")
print(arr)

이 코드에서는 큰 배열을 생성하고, 슬라이싱을 사용하여 해당 배열의 메모리 뷰를 생성합니다. 메모리 뷰는 원본 배열과 메모리를 공유하며 데이터를 복사하지 않습니다. 따라서 메모리 효율적입니다.

메모리 할당량 조절:

import numpy as np

# 큰 배열 생성
arr = np.zeros(1000000, dtype=np.float32)

# 메모리 할당량 변경
arr = arr.astype(np.float16)

이 코드에서는 큰 배열을 생성한 다음 astype 메서드를 사용하여 배열의 데이터 타입을 변경하여 메모리 할당량을 줄입니다. 데이터 타입 변경은 메모리 사용을 최적화하는 중요한 방법 중 하나입니다.

반복문 대신 벡터화 연산 사용:

앞에서 벡터화 연산에 대한 설명에서 이미 다룬 내용이지만, 반복문 대신 Numpy의 벡터화 연산을 사용하여 메모리를 효율적으로 사용할 수 있습니다.

메모리 최적화는 특히 대용량 데이터를 다룰 때 중요하며, Numpy는 메모리 효율성을 향상시키기 위한 다양한 도구를 제공합니다.