Numpy 배열을 디스크에 저장하는 최적의 방법

Numpy 저장:

• 장점:
  • 빠르고 효율적입니다.
  • Numpy 배열의 메타데이터를 자동으로 저장합니다.
  • 다른 Python 프로그램에서 쉽게 로드할 수 있습니다.
• 단점:
  • 다른 형식(예: CSV, JSON)만큼 이식성이 높지 않습니다.
  • 텍스트 기반 파일 형식이므로 다른 형식보다 더 많은 디스크 공간을 차지할 수 있습니다.

import numpy as np

# Numpy 배열을 만듭니다.
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열을 "data.npy" 파일에 저장합니다.
np.save('data.npy', array)

# 배열을 로드합니다.
loaded_array = np.load('data.npy')

# 두 배열이 동일한지 확인합니다.
print(array == loaded_array)  # True

Pickle:

• 장점:
  • 이식성이 높습니다.
• 단점:
  • Numpy 저장보다 느리고 덜 효율적일 수 있습니다.
  • Numpy 배열의 메타데이터를 저장하지 않으므로 로드할 때 직접 설정해야 할 수도 있습니다.

import numpy as np
import pickle

# Numpy 배열을 만듭니다.
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열을 "data.pickle" 파일에 저장합니다.
with open('data.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(array, f)

# 배열을 로드합니다.
with open('data.pickle', 'rb') as f:
    loaded_array = pickle.load(f)

# 두 배열이 동일한지 확인합니다.
print(array == loaded_array)  # True

CSV:

• 장점:
• 단점:
  • 큰 배열을 저장하는 데 비효율적일 수 있습니다.

import numpy as np
import csv

# Numpy 배열을 만듭니다.
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열을 "data.csv" 파일에 저장합니다.
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(array)

# 배열을 로드합니다.
with open('data.csv', 'r', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    loaded_array = np.array(list(reader))

# 두 배열이 동일한지 확인합니다.
print(array == loaded_array)  # True

JSON:

• 장점:

import numpy as np
import json

# Numpy 배열을 만듭니다.
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열을 "data.json" 파일에 저장합니다.
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(array.tolist(), f)

# 배열을 로드합니다.
with open('data.json', 'r') as f:

import numpy as np
import json

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

# JSON으로 변환
data = json.dumps(array.tolist())

# JSON 문자열 출력
print(data)

[1, 2, 3, 4, 5]

위 코드는 numpy.array를 json.dumps 함수에 전달하여 Numpy 배열을 JSON 문자열로 변환합니다. json.dumps 함수는 Python 객체를 JSON 형식의 문자열로 변환합니다.

다음은 JSON 문자열을 다시 Numpy 배열로 변환하는 방법입니다.

import numpy as np
import json

# JSON 문자열 로드
data = '[1, 2, 3, 4, 5]'

# JSON 데이터를 파싱하여 Python 리스트로 변환
array_list = json.loads(data)

# Numpy 배열로 변환
array = np.array(array_list)

# 배열 출력
print(array)

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

[1 2 3 4 5]

Numpy 배열을 디스크에 저장하는 대체 방법

HDF5:

• 장점:
  • 과학 계산 분야에서 널리 사용됩니다.
• 단점:
  • Numpy 저장이나 Pickle만큼 사용하기 쉽지 않을 수 있습니다.
  • 일부 프로그래밍 언어에는 HDF5 라이브러리가 기본적으로 설치되어 있지 않을 수 있습니다.

Zarr:

• 장점:
  • HDF5와 유사하지만 더 빠르고 효율적일 수 있습니다.
  • 압축 및 병렬 처리를 지원합니다.
  • 클라우드 스토리지에 적합합니다.
• 단점:
  • HDF5만큼 성숙한 형식이 아니므로 일부 기능이 부족할 수 있습니다.
  • Zarr 라이브러리를 사용하는 프로그래밍 언어가 많지 않습니다.

• 장점:
  • MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에서 사용하는 데이터 형식입니다.
  • 문서 형식 데이터를 저장하는 데 적합합니다.
• 단점:
  • Numpy 배열만큼 효율적이지 않을 수 있습니다.
  • BSON 데이터베이스를 사용해야만 사용할 수 있습니다.

Feather:

• 장점:
  • Parquet와 유사한 열 형식 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 빠르고 효율적인 파일 형식입니다.
  • 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 적합합니다.
• 단점:

SQLite:

• 장점:
  • 관계형 데이터베이스에 Numpy 배열을 저장하는 데 사용할 수 있는 가볍고 효율적인 데이터베이스입니다.

결론