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python - pandas.unique() 的奇怪内存消耗

coder 2023-08-14 原文

在分析我的算法的内存消耗时，我很惊讶有时对于较小的输入需要更多的内存。

这一切都归结为 pandas.unique() 的以下用法:

import numpy as np
import pandas as pd
import sys

N=int(sys.argv[1])

a=np.arange(N, dtype=np.int64)
b=pd.unique(a)

N=6*10^7 需要 3.7GB 峰值内存，但 N=8*10^7 仅"3GB。

扫描不同的输入大小会产生下图:

出于好奇和 self 教育:N=5*10^7 周围的违反直觉的行为(即更多内存用于更小的输入大小)是如何产生的，N=1.3*10^7 有解释吗？

以下是在 Linux 上生成内存消耗图的脚本:

pandas_unique_test.py:

import numpy as np
import pandas as pd
import sys

N=int(sys.argv[1])    
a=np.arange(N, dtype=np.int64)
b=pd.unique(a)

show_memory.py:

import sys
import matplotlib.pyplot as plt   
ns=[]
mems=[]
for line in sys.stdin.readlines():
    n,mem = map(int, line.strip().split(" "))
    ns.append(n)
    mems.append(mem)
plt.plot(ns, mems, label='peak-memory')
plt.xlabel('n')
plt.ylabel('peak memory in KB')
ymin, ymax = plt.ylim()
plt.ylim(0,ymax)
plt.legend()
plt.show()

run_perf_test.sh:

WRAPPER="/usr/bin/time -f%M" #peak memory in Kb
N=1000000
while [ $N -lt 100000000 ]
do
   printf "$N "
   $WRAPPER python pandas_unique_test.py $N
   N=`expr $N + 1000000`
done

现在:

sh run_perf_tests.sh  2>&1 | python show_memory.py

最佳答案

让我们看看...

pandas.unique说它是“基于哈希表的唯一”。

它调用this function为您的数据获取正确的哈希表实现，即 htable.Int64HashTable .

散列表使用 size_hint = 值向量的长度进行初始化。这意味着 kh_resize_DTYPE(table, size_hint) 被调用。

那些函数被定义(模板化)here in khash.h .

它似乎为桶分配了 (size_hint >> 5) * 4 + (size_hint) * 8 * 2 字节的内存(可能更多，也可能更少，我可能会离开这里)。

然后，HashTable.unique()被称为。

它分配了一个空的Int64Vector，看起来是quadruple每当它们被填充时它们的大小，从 128 开始.

然后它会遍历您的值，确定它们是否在哈希表中；如果不是，则将它们同时添加到哈希表和向量中。 (这是向量可能增长的地方；由于大小提示，哈希表不需要增长。)

最后，创建一个 NumPy ndarray 来指向向量。

所以，呃，我认为你看到矢量大小在某些阈值处翻了两番(如果我的深夜数学成立，这应该是，

>>> [2 ** (2 * i - 1) for i in range(4, 20)]
[
    128,
    512,
    2048,
    8192,
    32768,
    131072,
    524288,
    2097152,
    8388608,
    33554432,
    134217728,
    536870912,
    2147483648,
    8589934592,
    34359738368,
    137438953472,
    ...,
]

希望这对事情有所启发 :)

关于python - pandas.unique() 的奇怪内存消耗，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51485816/

pythonpandascodenoreferreralgorithmperformance

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