넘파이 MemoryError: Unable to allocate array with shape (x,) and data type numpy.float64 오류 해결하기

소개

넘파이(NumPy)를 사용할 때 'MemoryError: Unable to allocate array with shape (x,) and data type numpy.float64'라는 오류에 직면하는 경우가 있습니다. 이 오류는 원하는 배열을 만들기 위해 필요한 메모리 공간을 할당할 수 없을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 여러 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'MemoryError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.

import numpy as np

# 큰 배열 생성 시도
large_array = np.zeros((10**9,), dtype=np.float64)  # 10억 개의 요소
print(large_array)

에러 해결 방법

1. 배열 크기 조정하기

가장 간단한 방법은 생성하려는 배열의 크기를 줄이는 것입니다. 필요한 만큼만 메모리를 사용하는 배열을 생성하는 것이 좋습니다.

import numpy as np

# 적절한 크기의 배열 생성
large_array = np.zeros((10**6,), dtype=np.float64)  # 100만 개의 요소
print(large_array)

2. 메모리 사용 최적화하기

보다 작은 데이터 타입을 사용하여 메모리 소비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 전체 부동 소수점 대신 'float32'를 사용해 보세요.

import numpy as np

# 메모리 최적화를 위해 'float32' 사용
large_array = np.zeros((10**9,), dtype=np.float32)  # 10억 개의 요소
print(large_array)

3. 시스템 메모리 확인하기

현재 시스템의 메모리 사용량을 확인하여 여유 메모리가 있는지 확인하세요. 불필요한 프로세스를 종료하면 더 많은 메모리를 확보할 수 있습니다.

import os
import psutil

# 현재 프로세스 메모리 사용량 확인
process = psutil.Process(os.getpid())
memory_info = process.memory_info()
print(f"현재 메모리 사용량: {memory_info.rss / (1024 ** 2)} MB")

마무리

이 블로그 글에서는 넘파이에서 발생하는 'MemoryError: Unable to allocate array with shape (x,) and data type numpy.float64' 에러의 간단한 해결 방법을 살펴보았습니다. 배열의 크기를 조정하거나 메모리 소비를 최적화하는 등의 방법으로 이러한 오류를 극복할 수 있습니다. 넘파이를 사용할 때는 시스템의 메모리 상태를 항상 점검하며 프로그래밍을 하는 것이 중요합니다.