NumPy의 다차원 배열과 메모리 접근 방식

NumPy는 과학 계산이나 데이터 분석을 위한 라이브러리로서, 다차원 배열을 다루는데 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이때 NumPy의 배열은 메모리 상에서 연속적인 공간에 할당되는데, 이를 통해 빠른 계산과 데이터 액세스를 가능하게 합니다.

NumPy의 배열은 일반적인 Python 리스트와는 차이가 있습니다. Python 리스트는 포인터들의 배열로 이루어져 있어, 각 항목이 다른 메모리 주소에 위치합니다. 반면, NumPy 배열은 원소들이 메모리에 연속적으로 할당되어 있어 메모리 접근이 매우 빠릅니다.

이러한 메모리 접근 방식은 배열의 차원에 따라 달라집니다. 다차원 배열의 경우, 일반적으로 C 스타일의 로우 마이저 오더(Row-major Order) 또는 포트란 스타일의 컬럼 마이저 오더(Column-major Order) 중 하나를 따릅니다.

C 스타일의 로우 마이저 오더는 행(row)을 먼저 메모리에 저장하고, 그 후에 열(column)을 저장합니다. 이는 기본적으로 행우선 순서로 데이터에 접근하는 방식이며, NumPy의 기본 메모리 접근 방식입니다.

반면, 포트란 스타일의 컬럼 마이저 오더는 열(column)을 먼저 메모리에 저장하고, 행(row)을 그 후에 저장합니다. 이는 열우선 순서로 데이터에 접근하는 방식입니다.

NumPy 배열의 메모리 접근 방식은 strides라는 속성에 저장되어 있습니다. strides는 각 차원에서의 인접한 원소 사이의 바이트수를 튜플로 나타냅니다. 예를 들어, 2차원 배열의 경우 (row_stride, column_stride)로 표현됩니다.

이러한 NumPy의 메모리 접근 방식은 효율적인 데이터 처리와 계산을 가능하게 해주는 중요한 특징 중 하나입니다. 따라서 NumPy를 사용할 때, 이러한 접근 방식을 고려하여 데이터를 구성하고 활용하는 것이 중요합니다.

참고문헌:

• NumPy documentation: https://numpy.org/doc/stable/