[NumPy] 저장된 배열 불러오기: np.load() 사용 및 설명

소개

  np.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII') 함수는 저장된 .npy 또는 .npz 파일에서 배열을 불러오는 함수입니다. 이 함수는 np.save() 함수로 저장된 배열을 다시 메모리로 로드하는 데 사용됩니다. 배열 데이터를 쉽게 저장하고 다시 불러와 분석할 때 매우 유용하며, 메모리 매핑을 통해 대용량 데이터를 처리할 수도 있습니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 저장된 배열 파일 불러오기
loaded_array = np.load('array.npy')

print("불러온 배열:", loaded_array)

상세 설명

• file: 불러올 .npy 또는 .npz 파일의 경로입니다. 경로를 지정하여 파일을 읽어옵니다.
  
  • 예시: np.load('my_array.npy')는 저장된 배열을 불러옵니다.
• mmap_mode (선택사항): 메모리 매핑을 설정하는 옵션으로, 'r', 'r+', 'w+', 'c' 중 하나를 설정하여 메모리 매핑을 사용할 수 있습니다. 대용량 파일을 효율적으로 처리할 때 유용합니다.
• allow_pickle (선택사항): 파이썬 객체 배열을 불러올 때 설정하는 옵션입니다. 기본값은 False로 보안 상의 이유로 파이썬 객체 배열을 불러오지 않습니다. 객체 배열을 로드하려면 True로 설정합니다.
• fix_imports (선택사항): 파이썬 2와 3 간의 호환성을 위해 설정하는 옵션으로, 기본값은 True입니다.
• encoding (선택사항): 텍스트 데이터를 불러올 때 인코딩 방식을 지정하는 옵션입니다. 기본값은 'ASCII'이며, 다른 인코딩 방식으로는 'latin1' 또는 'bytes' 등이 있습니다.
• 활용
  
  • 저장된 데이터 로드: 전처리된 데이터나 머신러닝 훈련 데이터를 파일에서 불러와 다시 분석하거나 모델 훈련에 사용할 수 있습니다.
  • 대용량 파일 처리: 메모리 매핑을 사용해 큰 데이터를 효율적으로 불러와 처리할 수 있으며, 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
  • 과학적 연구 및 시뮬레이션: 실험 데이터나 시뮬레이션 결과를 저장하고 분석할 때 자주 사용됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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