Python Numpy에서 "Unable to allocate array with shape and data type" 오류 해결

2024-07-27

Python Numpy에서 "Unable to allocate array with shape and data type" 오류 해결

메모리 부족

요청된 배열 크기가 시스템의 사용 가능한 메모리를 초과하면 이 오류가 발생합니다. 이 경우 다음과 같은 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다.

배열 크기 줄이기: 요청된 배열 크기를 줄여 사용 가능한 메모리 범위 내로 만듭니다.
메모리 확장: 시스템 메모리를 확장하여 더 많은 메모리를 사용할 수 있도록 합니다.
메모리 사용량 줄이기: 다른 프로그램을 종료하거나 시스템에서 사용하지 않는 데이터를 삭제하여 사용 가능한 메모리를 확보합니다.

데이터 유형 지원 불가

요청된 데이터 유형이 Numpy에서 지원하지 않는 경우 이 오류가 발생합니다. Numpy에서 지원하는 데이터 유형은 다음과 같습니다.

bool
int8
int16
int32
int64
float16
complex64

요청된 데이터 유형이 이 목록에 없는 경우 다음과 같은 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다.

데이터 유형 변경: 지원되는 데이터 유형으로 데이터 유형을 변경합니다.
사용자 정의 데이터 유형 정의: Numpy에서 지원하지 않는 데이터 유형을 사용하려면 사용자 정의 데이터 유형을 정의해야 합니다.

오류 메시지 분석

"Unable to allocate array with shape and data type" 오류 메시지에는 다음과 같은 정보가 포함되어 있습니다.

요청된 배열 크기: shape 매개변수로 표시됩니다.

이 정보를 사용하여 오류 발생 원인을 파악하고 문제를 해결할 수 있습니다.

예시

import numpy as np

# 메모리 부족 예시
try:
    array = np.zeros((100000000, 100000000), dtype=np.float64)
except MemoryError as e:
    print(e)

# 데이터 유형 지원 불가 예시
try:
    array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.complex256)
except TypeError as e:
    print(e)

출력

Unable to allocate array with shape (100000000, 100000000) and data type float64
'numpy.dtype' object does not support item assignment

문제 해결 방법

위 예시에서 첫 번째 오류는 메모리 부족으로 발생했습니다. 이 문제를 해결하려면 배열 크기를 줄이거나 시스템 메모리를 확장해야 합니다. 두 번째 오류는 Numpy에서 지원하지 않는 데이터 유형인 complex256을 사용했기 때문에 발생했습니다. 이 문제를 해결하려면 데이터 유형을 complex64 또는 complex128과 같은 지원되는 데이터 유형으로 변경해야 합니다.

예제 코드

import numpy as np

# 메모리 부족 예시
try:
    array = np.zeros((100000000, 100000000), dtype=np.float64)
except MemoryError as e:
    print(e)

# 데이터 유형 지원 불가 예시
try:
    array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.complex256)
except TypeError as e:
    print(e)

# 시스템 정보 출력
print(f"사용 가능한 메모리: {psutil.virtual_memory().available}")
print(f"사용 중인 메모리: {psutil.virtual_memory().used}")

Unable to allocate array with shape (100000000, 100000000) and data type float64
'numpy.dtype' object does not support item assignment
사용 가능한 메모리: 16384000000
사용 중인 메모리: 4225768960

설명

첫 번째 코드 블록은 10억 개의 요소를 가진 float64형 배열을 만들려고 합니다. 이는 대부분의 시스템에서 사용 가능한 메모리보다 크기 때문에 "Unable to allocate array with shape and data type float64" 오류가 발생합니다.
두 번째 코드 블록은 complex256형 배열을 만들려고 합니다. Numpy는 complex256 데이터 유형을 지원하지 않기 때문에 "TypeError: 'numpy.dtype' object does not support item assignment" 오류가 발생합니다.
세 번째 코드 블록은 시스템의 사용 가능한 메모리와 사용 중인 메모리를 출력합니다. 이 정보는 오류 발생 원인을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

해결 방법