Apeendix-03

A.7.1 Numba를 이용한 사용자 정의 numpy.ufunc만들기

numba.vectorize함수는 내장 ufunc처럼 작동하는 컴파일 된 numpy ufunc를 생성한다. 

numpy.add의 파이썬을 구현

 

from numba import vectorize

@vectorize

 

A.8 고급 배열 입출력

np.save np.load

 

A.8.1 메모리 앱 파일

메모리 앱 파일은 디스크에 저장된 아주 큰 이진 데이터를 메모리에 적재된 배열처럼 취급할 수 있다.

Numpy에는 ndarray와 유사한 memmap객체가 있는데, 배열 전체를 메모리에 적재하지 않고 큰 파일의 작은 부분을 읽고 쓸 수 있도록 해준다. 

flush()해주면 디스크에 기록한다.

 

A.8.2 HDF5 및 기타 배열 저장 옵션

PyTables와 h5py

HDF5 형식

 

A.9 성능 팁

Cython

 

A.9.1 인접 메모리의 중요성

연산 속도

 

B. IPython 시스템 더 알아보기

 

B.1 명령어 히스토리 사용하기

IPython 은 이전에 실행했던 명령어를 디스크에 작은 데이터베이스 형식으로 보관하며 

 

B.1.1 명령어 검색과 재사용

IPython 셜에서는 이전에 실행했던 코드나 명령을 검색하고 실행할 수있다.

%run

 

B.1.2 입출력 변수

마지막 2개의 결과를 각각 _변수와 __변수에 저장한다.

%hist

%reset

%xdel은 IPython 내에서 특정 객체에 대한 참조를 삭제하여 그 객체가 사용한 메모리를 해제하는 함수다.

 

B.2 운영체제와 함께 사용하기

운영체제