Numpy 배열의 데이터를 공유하거나 메모리를 효율적으로 조작하기 위해 메모리 뷰 (memory view)를 사용하는 방법과 예제를 제공하겠습니다. 메모리 뷰는 Numpy 배열의 일부 데이터에 대한 참조를 만들어 메모리 사용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

메모리 뷰 생성

메모리 뷰를 생성하려면 memoryview() 함수를 사용합니다. 메모리 뷰는 기존의 Numpy 배열, 리스트 또는 버퍼 객체로부터 생성할 수 있습니다.

import numpy as np

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 메모리 뷰 생성
memory_view = memoryview(arr)

print(memory_view)

메모리 공유 예제

메모리 뷰를 사용하여 Numpy 배열의 데이터를 공유할 수 있습니다. 이것은 데이터 복사를 피하고 메모리를 절약하는 데 도움이 됩니다.

import numpy as np

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 메모리 뷰 생성
memory_view = memoryview(arr)

# 메모리 뷰를 사용하여 데이터 변경
memory_view[0] = 10

# 원본 배열도 데이터가 변경됨
print(arr)

위의 코드에서 메모리 뷰를 통해 첫 번째 요소를 변경하면 원본 배열 arr에도 변경 사항이 반영됩니다.

메모리 뷰 슬라이싱 예제

메모리 뷰를 사용하여 배열 데이터를 슬라이싱할 수 있습니다.

import numpy as np

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 메모리 뷰 생성
memory_view = memoryview(arr)

# 슬라이싱하여 부분 데이터에 접근
subset = memory_view[1:4]

print(subset)

메모리 뷰를 통해 슬라이싱한 subset은 원본 배열의 데이터에 대한 뷰이므로, 데이터 복사 없이 부분 데이터에 접근할 수 있습니다.

메모리 뷰를 사용하면 데이터를 효율적으로 공유하고 조작할 수 있으며, 데이터 복사를 피할 수 있어 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.