NumPy는 파이썬에서 과학적 계산을 위한 강력한 라이브러리이다. 이를 사용하면 다차원 배열을 효과적으로 다룰 수 있으며, 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 다양한 기능을 제공한다.

이번 포스트에서는 NumPy를 사용하여 바이너리 형식으로 데이터를 저장하는 방법을 알아보겠다. 바이너리 파일은 텍스트 파일과 달리 데이터를 이진 형태로 저장하는 파일 포맷이다. 이러한 포맷은 데이터 저장 용량을 줄일 수 있고 빠른 입출력이 가능하다는 장점이 있다.

NumPy로 바이너리 파일 저장하기

NumPy에서는 savetxt() 함수를 사용하여 배열을 텍스트 파일로 저장할 수 있다. 하지만 이 함수는 텍스트 파일 형식으로 저장하므로 용량이 크고 입출력 속도가 느릴 수 있다.

이에 반해, NumPy는 save() 함수를 사용하여 배열을 바이너리 형식으로 저장할 수 있다. 이는 savetxt() 함수에 비해 용량을 줄이고 입출력 속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다.

아래는 NumPy를 사용하여 바이너리 파일로 배열을 저장하는 간단한 예제이다.

import numpy as np

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

# 배열을 바이너리 파일로 저장
np.save('data.bin', data)

위의 코드에서는 numpy 라이브러리를 np로 임포트한 후, array() 함수를 사용하여 배열을 생성한다. 그리고 save() 함수를 사용하여 배열을 data.bin이라는 바이너리 파일로 저장한다.

NumPy로 바이너리 파일 불러오기

바이너리 파일로 저장된 배열을 다시 불러오기 위해서는 load() 함수를 사용한다. 아래는 바이너리 파일로 저장된 배열을 불러오는 예제이다.

import numpy as np

# 바이너리 파일 불러오기
data = np.load('data.bin')

# 불러온 배열 출력
print(data)

위의 코드에서는 load() 함수를 사용하여 data.bin 파일에 저장된 배열을 불러온다. 그리고 print() 함수를 사용하여 불러온 배열을 출력한다.

결론

NumPy를 사용하여 바이너리 형식으로 데이터를 저장하고 불러오는 방법에 대해 알아보았다. 바이너리 파일은 텍스트 파일에 비해 용량을 줄이고 입출력 속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 따라서 대용량 데이터나 빠른 입출력이 필요한 경우에는 NumPy의 바이너리 저장 기능을 활용하면 유용하다.