【Python】小谈 numpy 数组占用内存空间问题 |
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之前跟同学讨论过numpy数组的占用空间大小问题，但是今天给忘了，又重新试验了一下，主要是利用sys模块的getsizeof函数，使用的版本是 Python3.5。记录下来，以备后忘。 问题 一个空的numpy数组对象占用多大空间。一个int32、int64、float32、float64数占用多大空间。 代码 import numpy as np import sys # 32位整型 ai32 = np.array([], dtype=np.int32) bi32 = np.arange(1, dtype=np.int32) ci32 = np.arange(5, dtype=np.int32) # 64位整型 ai64 = np.array([], dtype=np.int64) bi64 = np.arange(1, dtype=np.int64) ci64 = np.arange(5, dtype=np.int64) # 32位浮点数 af32 = np.array([], dtype=np.float32) bf32 = np.arange(1, dtype=np.float32) cf32 = np.arange(5, dtype=np.float32) # 64位浮点数 af64 = np.array([], dtype=np.float64) bf64 = np.arange(1, dtype=np.float64) cf64 = np.arange(5, dtype=np.float64) print("size of 0 int32 number: %f" % sys.getsizeof(ai32)) print("size of 1 int32 number: %f" % sys.getsizeof(bi32)) print("size of 5 int32 numbers: %f" % sys.getsizeof(ci32), end='\n\n') print("size of 0 int64 number: %f" % sys.getsizeof(ai64)) print("size of 1 int64 number: %f" % sys.getsizeof(bi64)) print("size of 5 int64 numbers: %f" % sys.getsizeof(ci64), end='\n\n') print("size of 0 float32 number: %f" % sys.getsizeof(af32)) print("size of 1 float32 number: %f" % sys.getsizeof(bf32)) print("size of 5 float32 numbers: %f" % sys.getsizeof(cf32), end='\n\n') print("size of 0 float64 number: %f" % sys.getsizeof(af64)) print("size of 1 float64 number: %f" % sys.getsizeof(bf64)) print("size of 5 float64 numbers: %f" % sys.getsizeof(cf64)) 结果 size of 0 int32 number: 96.000000 size of 1 int32 number: 100.000000 size of 5 int32 numbers: 116.000000 size of 0 int64 number: 96.000000 size of 1 int64 number: 104.000000 size of 5 int64 numbers: 136.000000 size of 0 float32 number: 96.000000 size of 1 float32 number: 100.000000 size of 5 float32 numbers: 116.000000 size of 0 float64 number: 96.000000 size of 1 float64 number: 104.000000 size of 5 float64 numbers: 136.000000以上结果说明： 一个空的 numpy 数组，无论什么类型，都是占用 96 个字节（byte）。一个 int32 和一个 float32 都是占用 4 个字节，而64位的都占用 8 个字节。其他类型占用空间大小可以采用类似代码进行测试。 此外，注意 sys.getsizeof() 函数返回的是 这个对象所占用的空间大小，对于数组来说，除了数组中每个值占用空间外，数组对象还会存储数组长度、数组类型等其他信息。而如果只想要获取数组中存储的值的占用空间大小，可以使用 numpy.ndarray.nbytes ，使用 numpy.ndarray.itemsize 获取数组中每个值的占用空间大小。 ci32.nbytes # 20 ci32.itemsize # 4 END |
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