データ分析に役立つメモリ管理・削減方法 - のんびりしているエンジニアの日記皆さんこんにちは お元気ですか。最近自炊が少しずつ捗ってきました。 本日はデータ分析でよく起こる「Memory Error」の対策を書いていこうと思います。 今回のはGPUではなく、CPUです。 そもそもなぜ「Memory Error」と遭遇するのか 大量のデータを解析する、もしくは、大量の特徴量を扱うからです。 または、途中の巨大途中処理が原因で載らなくなったとかですね。 その結果、マシンが落ちることもデータ分析している人が陥るよくあることです。 その場合の処方箋を書いていこうと思います。 メモリ対策 不要な変数のメモリを開放する。 一番シンプルで、もういらないから消してしまえという方式です。 方法は単純です。変数をdelして、ガーベジコレクション（不要なメモリを回収し、空ける方式）を実行することです。 例えば、次の通りです。 import gc import numpy as np m
