NumPy (2) 썸네일형 리스트형 list와 array의 메모리 효율성 결론은 array 짱짱맨. 길이를 미리 알 경우( 또는 대략정으로 알 경우) 적당한 크기( 또는 적당히 여유로운 크기)의 array를 할당하는 것이 메모리 관리에 넘나 효율적이라는 사실!!!! 그래서 판다스가 짱짱맨인듯... 결론 : 메모리가 쪼달린다면 array쓰세요! [출처] http://www.draketo.de/english/python-memory-numpy-list-array json data 저장시 numpy array 저장하는 법 json 형태로 데이터를 저장할 때, pandas를 사용해서 이런저런 통계처리를 해서 저장하곤 한다.이럴 때 pandas의 dataframe은 numpy의 array 기반으로 데이터를 처리한다.이 때문에 json.dump로 저장 할 때 다음과 같은 에러메시지와 마주한다. NumPy array is not JSON serializable이 때 serializable하지 못하다는게 numpy array를 지원하지 않기 때문에 얘들을 .tolist()나 int()와 같은 것을 이용해서 바꿀 수도 있다.(출처의 답변1)하지만 json의 형태가 너무 복잡한 경우 이러한 처리가 귀찮다.이러할 때는 출처의 답변2를 참고하여 Encoder을 json.dump와 같이 사용하면 좀 더 수월하게 json형태로 저장할 수 있.. 이전 1 다음