NumPy Arrayterator vs 代替方法：巨大な配列を処理する最適な方法とは？

numpy.lib.Arrayterator() は、NumPy の Indexing Routines における重要な機能の一つであり、巨大な配列を効率的に処理するために使用されます。特に、ファイルシステムに格納された配列を扱う場合に威力を発揮します。

役割

Arrayterator() は、巨大な配列全体をメモリに読み込むことなく、小さな連続ブロックごとに読み込み、処理することができます。これは、メモリ容量が限られている場合や、処理対象の配列が非常に大きい場合に特に有効です。

動作メカニズム

Arrayterator() は、以下の手順で動作します。

処理対象の配列を小さなブロックに分割します。
各ブロックを順次メモリに読み込みます。
読み込まれたブロックに対して、必要な処理を実行します。
処理が完了したら、ブロックをメモリから解放します。
次のブロックを読み込み、手順 3 と 4 を繰り返します。

利点

Arrayterator() を使用することで、以下の利点が得られます。

柔軟性の向上
ファイルシステム上の配列だけでなく、メモリ上の配列にも適用できます。
処理速度の向上
メモリへの読み書き回数が減るため、処理速度が向上します。
メモリ使用量の削減
巨大な配列全体をメモリに読み込む必要がないため、メモリ使用量を大幅に削減できます。

例

以下の例は、Arrayterator() を使ってファイルシステム上の配列を読み込み、合計値を計算する方法を示しています。

import numpy as np
from numpy.lib import Arrayterator

def calculate_sum(filename, block_size):
  with open(filename, 'rb') as f:
    arrayterator = Arrayterator(f, dtype=np.float64, block_size=block_size)
    total_sum = 0
    for block in arrayterator:
      total_sum += block.sum()
  return total_sum

filename = 'data.bin'
block_size = 1024 * 1024  # 1 MiB

total_sum = calculate_sum(filename, block_size)
print(f"Total sum: {total_sum}")

この例では、calculate_sum() 関数は、filename で指定されたファイルから block_size サイズのブロックを順次読み込み、各ブロックの合計値を計算します。その後、各ブロックの合計値をすべて足して、全体の合計値を返します。

numpy.lib.Arrayterator() は、NumPy の Indexing Routines における重要な機能であり、巨大な配列を効率的に処理するために使用されます。メモリ容量が限られている場合や、処理対象の配列が非常に大きい場合に特に有効です。

Arrayterator() は、並列処理にも対応しています。
Arrayterator() は、ファイルシステム上の配列だけでなく、メモリ上の配列にも適用できます。
Arrayterator() は、NumPy 1.15 以降で使用できます。

ファイルシステム上の配列を読み込み、合計値を計算する

import numpy as np
from numpy.lib import Arrayterator

def calculate_sum(filename, block_size):
  with open(filename, 'rb') as f:
    arrayterator = Arrayterator(f, dtype=np.float64, block_size=block_size)
    total_sum = 0
    for block in arrayterator:
      total_sum += block.sum()
  return total_sum

filename = 'data.bin'
block_size = 1024 * 1024  # 1 MiB

total_sum = calculate_sum(filename, block_size)
print(f"Total sum: {total_sum}")

ファイルシステム上の配列を2つの閾値に基づいてフィルタリングする

import numpy as np
from numpy.lib import Arrayterator

def filter_array(filename, block_size, threshold1, threshold2):
  with open(filename, 'rb') as f:
    arrayterator = Arrayterator(f, dtype=np.float64, block_size=block_size)
    filtered_data = []
    for block in arrayterator:
      filtered_block = block[(block > threshold1) & (block < threshold2)]
      filtered_data.extend(filtered_block)
  return filtered_data

filename = 'data.bin'
block_size = 1024 * 1024  # 1 MiB
threshold1 = 10.0
threshold2 = 20.0

filtered_data = filter_array(filename, block_size, threshold1, threshold2)
print(f"Filtered data: {filtered_data}")

メモリ上の配列をArrayterator() で処理する

import numpy as np
from numpy.lib import Arrayterator

def process_array(array, block_size):
  arrayterator = Arrayterator(array, block_size=block_size)
  for block in arrayterator:
    # ブロックに対して処理を実行
    block *= 2

array = np.random.rand(10000000)
block_size = 1024

process_array(array, block_size)

これらの例はほんの一例であり、numpy.lib.Arrayterator() を使用してさまざまな処理を実行することができます。

Arrayterator() は、並列処理にも対応しています。
Arrayterator() は、ファイルシステム上の配列だけでなく、メモリ上の配列にも適用できます。
Arrayterator() は、NumPy 1.15 以降で使用できます。
上記のコードはあくまで例であり、実際の用途に合わせて変更する必要があります。

チャンク処理

チャンク処理は、numpy.lib.Arrayterator() と同様に、巨大な配列を小さなブロックに分割して処理する方法です。チャンク処理は、以下のライブラリやモジュールを使用して実装できます。

dask.array
pandas.read_csv()
itertools.islice()

例

import numpy as np
import itertools

def chunk_process(array, chunk_size):
  for chunk in itertools.islice(array, 0, None, chunk_size):
    # チャンクに対して処理を実行
    chunk *= 2

array = np.random.rand(10000000)
chunk_size = 1024

chunk_process(array, chunk_size)

ファイルシステムへの書き出し

巨大な配列を処理する必要がある場合は、一度ファイルシステムに書き出し、その後チャンクごとに読み込んで処理するという方法もあります。

例

import numpy as np

def process_array(array, filename, chunk_size):
  with open(filename, 'wb') as f:
    for chunk in np.split(array, range(1, len(array), chunk_size)):
      np.save(f, chunk)

  with open(filename, 'rb') as f:
    for chunk in np.load(f, allow_pickle=False):
      # チャンクに対して処理を実行
      chunk *= 2

array = np.random.rand(10000000)
filename = 'data.npy'
chunk_size = 1024

process_array(array, filename, chunk_size)

メモリマップ配列

メモリマップ配列は、ファイルシステム上のファイルをメモリにマッピングした配列です。メモリマップ配列を使用すると、巨大な配列をメモリに読み込むことなく、直接アクセスすることができます。

例

import numpy as np
import mmap

def process_array(filename, chunk_size):
  with open(filename, 'rb') as f:
    mm = mmap.mmap(f, length=0, access=mmap.ACCESS_READ_WRITE)
    array = np.frombuffer(mm, dtype=np.float64)

    for chunk in np.split(array, range(1, len(array), chunk_size)):
      # チャンクに対して処理を実行
      chunk *= 2

filename = 'data.bin'
chunk_size = 1024

process_array(filename, chunk_size)

並列処理

並列処理を使用して、複数のCPUコアで処理を分散させることで、処理速度を向上させることができます。

例

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def process_chunk(chunk):
  # チャンクに対して処理を実行
  chunk *= 2

def parallel_process(array, chunk_size):
  pool = Pool()
  chunks = np.split(array, range(1, len(array), chunk_size))
  results = pool.map(process_chunk, chunks)
  return np.concatenate(results)

array = np.random.rand(10000000)
chunk_size = 1024

processed_array = parallel_process(array, chunk_size)

最適な代替方法の選択

どの代替方法が最適かは、処理対象の配列のサイズ、処理内容、ハードウェア環境などの状況によって異なります。

処理速度を向上させる必要がある場合は、並列処理を使用する必要があります。
処理対象の配列が非常に大きく、メモリ容量が限られている場合は、ファイルシステムへの書き出しやメモリマップ配列を使用する必要があります。
処理対象の配列が比較的小さく、処理内容が単純な場合は、チャンク処理が最も簡単で効率的な方法です。