June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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624
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판)
A.7.1
Numba
를 이용한 사용자 정의
numpy
.
ufunc
만들기
numba
.
vectorize
함수는 내장
ufunc
처럼 작동하는 컴파일된
NumPy
ufunc
를 생성한다.
numpy
.
add
의 파이썬 구현을 살펴보자.
from numba import vectorize
@
vectorize
def nb
_
add
(
x
,
y
):
return x
+
y
이 함수는 아래처럼 사용할 수 있다.
In
[
13
]:
x
=
np
.
arange
(
10
)
In
[
14
]:
nb
_
add
(
x
,
x
)
Out
[
14
]:
array
([
0
.,
2
.,
4
.,
6
.,
8
.,
10
.,
12
.,
14
.,
16
.,
18
.])
In
[
15
]:
nb
_
add
.
accumulate
(
x
,
0
)
Out
[
15
]:
array
([
0
.,
1
.,
3
.,
6
.,
10
.,
15
.,
21
.,
28
.,
36
.,
45
.])
A.8
고급 배열 입출력
4
장에서
np
.
save
와
np
.
load
를 사용해서 배열을 이진 형식으로 디스크에 저장하는 방법을 소
개했다. 이를 좀 더 우아하게 사용할 수 있는 몇 가지 부가적인 옵션이 존재한다. 특히 메모리
맵은
RAM
에 적재할 수 없는 데이터를 다룰 때 추가적인 이점을 얻을 수 있다.
A.8.1
메모리 맵 파일
메모리 맵 파일
memory
-
mapped
file