我正在使用 numpy 创建一个边长为 100 的立方体数组,因此总共包含 100 万个条目。对于百万个条目中的每一个,我都插入了一个 100x100 矩阵,其条目由随机生成的数字组成。我正在使用以下代码:
import random
from numpy import *
cube = arange(1000000).reshape(100,100,100)
for element in cube.flat:
matrix = arange(10000).reshape(100,100)
for entry in matrix.flat:
entry = random.random()*100
element = matrix
我原以为这需要一段时间,但由于生成了 100 亿个随机数,我不确定我的计算机能否处理它。这样的数组会占用多少内存? RAM 会是一个限制因素,即如果我的计算机没有足够的 RAM,它会无法实际生成数组吗?
另外,如果有更高效的代码来实现,我会很感激提示:)
最佳答案
几点:
cube.dtype 是 int64,并且它有 1,000,000 个元素,则它将需要 1000000 * 64/8 = 8,000,000 个字节( 8Mb)。element = matrix 不会替换 cube 中的元素,而是简单地覆盖 element 变量,而 cube 保持不变. entry = random.rand() * 100 也是如此。关于python - numpy数组中有多少内存? RAM 是限制因素吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11253443/
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