소개
NumPy에서 작업할 때, 자주 마주치는 오류 중 하나가 'MemoryError: Unable to allocate array with shape'입니다. 이 오류는 요청한 배열의 크기가 시스템의 메모리 제한을 초과할 때 발생합니다. 애초에 데이터의 크기나 형식을 제대로 설정하지 않거나, 너무 큰 배열을 생성하려고 할 때 나타나는 경향이 있습니다. 이번 블로그에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
먼저, 'MemoryError: Unable to allocate array with shape' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.
import numpy as np
# 너무 큰 배열 생성 시도
large_array = np.zeros((10000, 10000, 1000)) # 이 배열은 메모리 부족을 유발합니다.
print(large_array)
에러 해결 방법
1. 배열의 크기를 줄이기
가장 기본적인 해결 방법은 생성하려고 하는 배열의 크기를 줄이는 것입니다. 예를 들어, 필요하지 않은 차원이나 요소를 제거하세요.
import numpy as np
# 배열 크기 줄이기
smaller_array = np.zeros((1000, 1000)) # 적절한 메모리 사용
print(smaller_array)
2. 데이터 타입 변경
NumPy는 데이터 타입에 따라 메모리 사용량이 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 'float64' 대신 'float32'를 사용하여 메모리 사용을 줄일 수 있습니다.
import numpy as np
# 배열 생성 시 데이터 타입 변경
small_array = np.zeros((10000, 10000), dtype=np.float32) # 더 적은 메모리 사용
print(small_array)
3. 배열을 나누어 처리
한 번에 큰 배열을 처리하기 어려운 경우, 데이터를 여러 개의 작은 배열로 분할하여 처리하는 방법도 고려해 볼 수 있습니다.
import numpy as np
# 큰 배열을 작은 부분으로 나누어 처리
for i in range(10): # 10개의 작은 배열로 처리
subset = np.zeros((1000, 10000)) # 작은 배열 생성
print(f"배열 {i+1} 처리 완료")
마무리
이번 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'MemoryError: Unable to allocate array with shape' 오류의 원인과 다양한 해결 방법을 살펴보았습니다. 배열의 크기를 조정하거나 데이터 타입을 최적화하여 메모리 사용을 줄이고, 필요시에는 배열을 나누어 처리함으로써 이 문제를 극복할 수 있습니다. NumPy를 사용할 때는 항상 메모리 관리에 주의를 기울이고, 효율적인 코드를 작성하는 것이 중요합니다.