【Python】小谈numpy数组占用内存空间问题
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 # 4END
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原始发表：2016-11-30 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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