Natuurlijk! Hier is een gedetailleerde beschrijving en analyse van je NumPy-array: **Structuur en kenmerken van je array:** - **Type:** Tijdreeksgegevens van sensoren - **Vorm:** (1000, 20) — 1000 tijdstippen, elk met 20 sensoren - **Datatype:** float64 — elk element gebruikt 8 bytes **Analyse:** - **Dimensies:** De array heeft 2 dimensies, wat geschikt is voor tijdreeksdata met meerdere sensoren. - **Geheugenverbruik:** - Per element: 8 bytes - Totaal aantal elementen: 1000 * 20 = 20.000 - Totaal geheugen: 20.000 * 8 bytes = 160.000 bytes (~156 KB) **Aanbevelingen voor verbetering:** 1. **Datatype optimalisatie:** - Als je precisie niet strikt noodzakelijk is, overweeg dan te switchen naar een minder geheugenintensief datatype zoals `float32`. - Dit halveert het geheugengebruik naar ongeveer 78 KB, wat vooral nuttig is bij grote datasets. 2. **Structuur en layout:** - Controleer of de array C-contiguous is (`array.flags['C_CONTIGUOUS']`), wat efficiëntie bij geheugen en bewerkingen bevordert. - Indien niet, gebruik `array = array.copy()` om geheugenlayout te optimaliseren. 3. **Data compressie:** - Als de data niet frequent wordt aangepast, kun je overwegen om compressie toe te passen, bijvoorbeeld via `np.savez_compressed()` bij opslaan of via gespecialiseerde compressie-algoritmes. 4. **Gebruik van geheugenbeheer:** - Bij grote datasets, overweeg gebruik van geheugen-mapped arrays (`np.memmap()`), vooral als je data op schijf wilt houden en niet volledig in het RAM. **Samenvatting:** Je hebt een efficiënte structuur voor tijdreeksdata, maar door het datatype te optimaliseren en de geheugenlayout te controleren, kun je het geheugenverbruik verder verminderen en de verwerking versnellen. Mocht je verdere hulp nodig hebben bij het implementeren van deze verbeteringen, laat het gerust weten!

Zeker, hier is een gedetailleerde analyse van uw NumPy array en aanbevelingen voor optimalisatie: ## Array Structuur Analyse **Basiskenmerken:** - **Vorm (shape):** (1000, 20) - 1000 tijdstappen × 20 sensoren - **Datatype:** float64 (64-bit floating point) - **Totaal aantal elementen:** 20.000 - **Geheugengebruik:** 20.000 × 8 bytes = 160.000 bytes (≈156 KB) **Geheugenlay-out:** - **C-contiguous (row-major):** Standaard in NumPy - Elementen worden opgeslagen per rij: sensorwaarden per tijdstip - Geheugenblok: aaneengesloten blok van 160.000 bytes ## Visualisatie van de Structuur ``` Tijdreeks Array Structuur: ┌─────────────────────────────────────────┐ │ Tijdstap 0: [sensor0, sensor1, ..., sensor19] │ │ Tijdstap 1: [sensor0, sensor1, ..., sensor19] │ │ ... │ │ Tijdstap 999: [sensor0, sensor1, ..., sensor19]│ └─────────────────────────────────────────┘ ``` ## Aanbevelingen voor Optimalisatie ### 1. **Datatype Overwegingen** ```python # Overweeg float32 als precisie voldoende is if np.finfo(np.float32).eps >= uw_precisie_vereiste: array_32bit = array.astype(np.float32) # 50% geheugenreductie ``` ### 2. **Geheugenlay-out Optimalisatie** ```python # Controleer en optimaliseer geheugenlay-out print(f"C-contiguous: {array.flags['C_CONTIGUOUS']}") print(f"F-contiguous: {array.flags['F_CONTIGUOUS']}") # Voor tijdreeksoperaties: behoud C-contiguous array = np.ascontiguousarray(array) ``` ### 3. **Geheugenefficiënte Bewerkingen** ```python # Gebruik in-place operaties waar mogelijk array += 1.0 # in-place ipv array = array + 1.0 # Vermijd onnodige kopieën resultaat = array[::2, :] # Creëert view (geen kopie) ``` ### 4. **Chunk-gebaseerde Verwerking** ```python # Verwerk in chunks voor grote datasets chunk_grootte = 100 for i in range(0, 1000, chunk_grootte): chunk = array[i:i+chunk_grootte, :] # Verwerk chunk ``` ### 5. **Memory-mapped Arrays** ```python # Voor zeer grote arrays mmap_array = np.memmap('sensor_data.dat', dtype='float64', mode='w+', shape=(1000, 20)) ``` ### 6. **Preallocatie voor Bewerkingen** ```python # Prealloceer geheugen voor resultaten resultaat = np.empty_like(array) np.add(array, 1.0, out=resultaat) ``` ## Prestatie Monitoring ```python # Monitor geheugengebruik import sys geheugen_gebruik = sys.getsizeof(array) print(f"Geheugengebruik: {geheugen_gebruik / 1024:.2f} KB") # Controleer alignment voor optimalisatie print(f"Alignment: {array.flags.aligned}") ``` ## Conclusie Uw huidige array-structuur is goed voor tijdreeksanalyse. Overweeg float32 als precisie dit toelaat, en gebruik memory-mapping als u met grotere datasets werkt. Voor real-time verwerking zijn chunk-gebaseerde methoden aan te raden.