NumPy 배열의 Python 메모리 사용량

2024-07-27

NumPy 배열의 메모리 크기 확인하기

NumPy 배열의 메모리 크기를 확인하는 가장 간단한 방법은 sys.getsizeof() 함수를 사용하는 것입니다. 예를 들어:

import numpy as np
import sys

a = np.array([1, 2, 3])
print(sys.getsizeof(a))

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

이는 a 배열이 24 바이트의 메모리를 사용한다는 것을 의미합니다. 하지만 이 값은 정확하지 않을 수 있습니다. sys.getsizeof() 함수는 객체의 헤더만 고려하기 때문입니다.

보다 정확한 메모리 사용량을 확인하려면 numpy.nbytes 속성을 사용할 수 있습니다. 예를 들어:

print(a.nbytes)

이는 a 배열의 실제 메모리 사용량이 12 바이트라는 것을 의미합니다. 왜냐하면 a 배열은 3개의 32비트 정수로 구성되어 있고, 각 정수는 4 바이트의 메모리를 사용하기 때문입니다.

다차원 배열의 메모리 사용량

다차원 배열의 경우 메모리 사용량을 계산하는 것이 더 복잡합니다. 예를 들어:

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

b 배열은 2행 3열로 구성되어 있으며, 각 요소는 32비트 정수입니다. 따라서 b 배열의 메모리 사용량은 다음과 같이 계산할 수 있습니다:

nbytes = b.size * b.dtype.itemsize
print(nbytes)

이는 b 배열이 72 바이트의 메모리를 사용한다는 것을 의미합니다.

메모리 사용량 줄이기

다음은 NumPy 배열의 메모리 사용량을 줄이는 방법 몇 가지입니다.

데이터 유형 선택: 가능한 경우 더 작은 데이터 유형을 사용하십시오. 예를 들어, 32비트 정수 대신 16비트 정수를 사용할 수 있습니다.
압축 사용: NumPy는 compress() 함수와 같은 배열을 압축하는 데 사용할 수 있는 여러 함수를 제공합니다.
불필요한 배열 삭제: 사용하지 않는 배열은 삭제하십시오.
ndarray.view 사용: ndarray.view를 사용하여 기존 배열의 서브뷰를 만들 수 있습니다. 이는 전체 배열을 복사하지 않고도 배열의 일부를 사용할 수 있도록 합니다.

추가 정보

NumPy 배열의 메모리 사용량 측정 예제

import numpy as np
import sys

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

# 배열 크기 출력
print("배열 크기:", a.size)

# 시스템 getsizeof() 함수를 사용하여 배열 메모리 사용량 출력
print("시스템 getsizeof() 함수를 통한 메모리 사용량:", sys.getsizeof(a))

# NumPy nbytes 속성을 사용하여 배열 메모리 사용량 출력
print("NumPy nbytes 속성을 통한 메모리 사용량:", a.nbytes)

# 2D 배열 생성
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 배열 크기 출력
print("\n배열 크기:", b.size)

# 시스템 getsizeof() 함수를 사용하여 배열 메모리 사용량 출력
print("시스템 getsizeof() 함수를 통한 메모리 사용량:", sys.getsizeof(b))

# NumPy nbytes 속성을 사용하여 배열 메모리 사용량 출력
print("NumPy nbytes 속성을 통한 메모리 사용량:", b.nbytes)

배열 크기: 5
시스템 getsizeof() 함수를 통한 메모리 사용량: 40
NumPy nbytes 속성을 통한 메모리 사용량: 20

배열 크기: 9
시스템 getsizeof() 함수를 통한 메모리 사용량: 72
NumPy nbytes 속성을 통한 메모리 사용량: 72

이 예제에서는 두 개의 NumPy 배열을 만들고 각 배열의 크기와 메모리 사용량을 출력합니다. sys.getsizeof() 함수와 numpy.nbytes 속성 모두를 사용하여 메모리 사용량을 측정합니다.

이 코드를 사용하여 다양한 크기와 데이터 유형의 NumPy 배열의 메모리 사용량을 실험할 수 있습니다.

추가 예제

데이터 유형 선택:

import numpy as np

# 32비트 정수 배열 생성
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)

# 배열 메모리 사용량 출력
print("32비트 정수 배열 메모리 사용량:", a.nbytes)

# 16비트 정수 배열 생성
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int16)

# 배열 메모리 사용량 출력
print("16비트 정수 배열 메모리 사용량:", b.nbytes)

32비트 정수 배열 메모리 사용량: 20
16비트 정수 배열 메모리 사용량: 10

이 예제에서는 32비트 정수 배열과 16비트 정수 배열을 만들고 각 배열의 메모리 사용량을 출력합니다. 16비트 정수 배열이 32비트 정수 배열보다 두 배 적은 메모리를 사용하는 것을 확인할 수 있습니다.

압축 사용:

import numpy as np

# 난수 배열 생성
a = np.random.randn(1000000)

# 원본 배열 메모리 사용량 출력
print("원본 배열 메모리 사용량:", a.nbytes)

# 압축된 배열 생성
b = a.compress()

# 압축된 배열 메모리 사용량 출력
print("압축된 배열 메모리 사용량:", b.nbytes)

원본

NumPy 배열의 메모리 사용량 줄이는 대체 방법

Dask

Dask는 병렬 계산을 위한 Python 라이브러리입니다. NumPy 배열을 Dask 배열로 변환하면 여러 CPU 또는 GPU에서 배열을 처리할 수 있습니다. 이는 대규모 배열을 처리할 때 메모리 사용량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

import dask.array as da

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

# Dask 배열로 변환
darr = da.from_array(a)

# Dask 배열 메모리 사용량 출력
print(darr.nbytes)

이 코드는 NumPy 배열을 Dask 배열로 변환하고 배열의 메모리 사용량을 출력합니다. Dask 배열의 메모리 사용량이 NumPy 배열의 메모리 사용량보다 적을 수 있습니다.

Memory-mapped arrays

메모리 매핑된 배열은 파일을 배열처럼 직접 참조할 수 있도록 하는 방식입니다. 이는 대규모 배열을 처리할 때 유용할 수 있습니다. 왜냐하면 전체 배열을 메모리에 로드할 필요 없이 디스크에서 직접 배열 요소에 액세스할 수 있기 때문입니다.

import numpy.ma as ma

# NumPy 배열 생성
a = np.arange(10000000)

# 메모리 매핑된 배열 생성
b = ma.mmap(filename, mode='r')

# 메모리 매핑된 배열 메모리 사용량 출력
print(b.nbytes)

GPU 사용

GPU는 일반적으로 CPU보다 훨씬 빠르고 메모리 대역폭이 뛰어납니다. 즉, GPU를 사용하여 NumPy 배열을 처리하면 성능과 메모리 효율성을 모두 향상시킬 수 있습니다.

import cupy as cp

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

# GPU 배열로 변환
b = cp.array(a)

# GPU 배열 메모리 사용량 출력
print(b.nbytes)

알고리즘 최적화

때때로 알고리즘을 최적화하면 NumPy 배열의 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어, inplace 연산을 사용하면 불필요한 메모리 할당을 줄일 수 있습니다.

# 원본 배열
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 루프를 사용하여 배열 제곱
b = np.empty_like(a)
for i in range(len(a)):
    b[i] = a[i] * a[i]

# inplace 연산을 사용하여 배열 제곱
a *= a

# 두 배열의 메모리 사용량 비교
print("루프 사용:", b.nbytes)
print("inplace 연산 사용:", a.nbytes)