[Python][numpy] Numpy 배열 저장 및 불러오기

Numpy는 데이터를 저장하고 다시 불러오는 다양한 방법을 제공한다. 이 글에서는 Numpy 배열을 파일로 저장하고, 다시 불러오는 방법을 정리한다.

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1. Numpy 배열 저장하기

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Numpy 배열은 다양한 포맷으로 저장 가능하며, 여기서는 .npy, .npz, .csv 포맷을 다룰 것임

1.1 .npy 포맷으로 저장

.npy 파일은 Numpy의 기본적인 바이너리 저장 포맷으로, 배열의 구조를 그대로 유지하면서 저장할 수 있음

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.save("array.npy", arr)

1.2 .npz 포맷으로 여러 배열 저장

.npz 파일은 여러 개의 배열을 한 번에 저장할 수 있는 압축된 Numpy 포맷임

x = np.arange(10)
y = x ** 2
np.savez("arrays.npz", x_data=x, y_data=y)

1.3 CSV 파일로 저장

CSV 파일은 사람이 읽을 수 있는 포맷으로 데이터를 저장할 때 유용함

np.savetxt("array.csv", arr, delimiter=",")

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2. Numpy 배열 불러오기

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2.1 .npy 파일 불러오기

loaded_arr = np.load("array.npy")
print(loaded_arr)  # [1 2 3 4 5]

2.2 .npz 파일에서 배열 불러오기

loaded_data = np.load("arrays.npz")
print(loaded_data["x_data"])  # x 배열 불러오기
print(loaded_data["y_data"])  # y 배열 불러오기

# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# [ 0  1  4  9 16 25 36 49 64 81]

2.3 CSV 파일 불러오기

loaded_csv = np.loadtxt("array.csv", delimiter=",")
print(loaded_csv)

# [1. 2. 3. 4. 5.]

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3. 마무리

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• Numpy를 사용하면 손쉽게 데이터를 저장하고 불러올 수 있음
• .npy는 단일 배열 저장에, .npz는 여러 배열 저장에, .csv는 사람이 읽기 쉽게 저장하는데 유용함
• 프로젝트에 맞는 저장 방식을 선택하여 활용하면 됨