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python - 为什么 numpy.zeros 占用空间小

coder 2023-08-16 原文

我想知道为什么 numpy.zeros 占用这么小的空间？

x = numpy.zeros(200000000)

这不占用内存，而

x = numpy.repeat(0,200000000)

占用大约 1.5GB。 numpy.zeros 是否创建一个空指针数组？ 如果是这样，在 cython 中更改指针后，有没有办法将数组中的指针设置回空？如果我使用:

x = numpy.zeros(200000000)
x[0:200000000] = 0.0

内存使用率上升。有没有办法更改一个值，然后将其更改回 numpy.zeros 最初在 python 或 cython 中的格式？

最佳答案

您使用的是 Linux 吗？ Linux 具有惰性内存分配。 numpy 中对 malloc 和 calloc 的底层调用总是“成功”。在首次访问内存之前，不会实际分配内存。

zeros 函数将使用 calloc，它会在首次访问之前将任何分配的内存归零。因此，numpy 不需要显式地将数组归零，因此数组将被延迟初始化。而 repeat 函数不能依赖 calloc 来初始化数组。相反，它必须使用 malloc，然后将 repeated 复制到数组中的所有元素(从而强制立即分配)。

关于python - 为什么 numpy.zeros 占用空间小，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27574881/

pythonnumpycodesectionarrayscython

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