为什么numpy要为字符串数组占用这么多内存？
numpy为字符串数组占用较多内存的原因是因为numpy中的字符串数组是固定长度的，即每个字符串都会被填充到相同的长度。这样做的目的是为了提高数组的性能和操作效率。
具体来说，numpy中的字符串数组是通过创建一个固定大小的缓冲区来存储字符串的。这个缓冲区的大小是根据数组中最长字符串的长度来确定的，所有的字符串都会被填充到这个固定长度。这样做的好处是可以通过简单的索引操作来访问和操作数组中的任意字符串，而不需要进行额外的内存分配和复制操作。
然而，这种固定长度的设计也导致了一些内存浪费。如果数组中的字符串长度不均匀，即有些字符串比较短，有些字符串比较长，那么就会出现一些空间浪费。因为所有的字符串都会被填充到固定长度，所以短字符串会浪费一部分空间。
尽管numpy为字符串数组占用较多内存，但这种设计可以提高数组的性能和操作效率。如果对内存占用有较高要求，可以考虑使用其他库或方法来处理字符串数组，例如使用Python的内置数据结构或其他第三方库。
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相关·内容
我尝试了numpy数组，并创建了一个numpy字符串数组：
ar1 = np.array(['avinash', 'jay'])
正如我从他们的官方指南中读到的，numpy数组上的操作被传播到单独的元素。所以我这样做了：
ar1 * 2
但是我得到了这个错误：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-aaac6331c572> in <module>()
----> 1 ar1 * 2
浏览 3提问于2015-04-26得票数 27
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似乎将一个字符串数组放入一个numpy数组需要比原始数组多20倍的内存。我可以理解，由于一些开销，它会多占用10%的内存，但我想知道为什么它会多占用2000%的内存。
import numpy as np
from sys import getsizeof
txt = ["adsfjwofj owejifowijefiwjfoi of wofjwoijfwoijfoiwej"]
print(getsizeof(txt))
txts = [txt for _ in range(10000)]
print(getsizeof(txts))
txts_np = np.array
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
我正在保存numpy数组，同时尝试使用尽可能少的磁盘空间。在此过程中，我意识到与uint8数组相比，保存布尔numpy数组并不能提高磁盘使用率。这是有原因的还是我在这里做错了什么？
下面是一个很小的例子：
import sys
import numpy as np
rand_array = np.random.randint(0, 2, size=(100, 100), dtype=np.uint8) # create a random dual state numpy array
array_uint8 = rand_array * 255 # array, type uint8
浏览 15提问于2022-03-17得票数 1
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嗯，我是python的新手，最近我开始做一些简单的介绍。从numpy和list的比较开始，numpy占用的内存空间更少。但是，在我尝试了那些无所事事的外壳之后，我感到困惑。以下是我所做的
list1=[1,2,3]
sys.getsizeof(list1)
48
a=np.array([1,2,3])
sys.getsizeof(a)
60
为什么我创建的numpy数组比list对象占用更大的空间？
浏览 1提问于2018-09-10得票数 2
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我有一个包含450,000列和450行的数据集--所有的数值。我使用NumPy函数将数据集加载到一个np.genfromtxt()数组中：
# The skip_header skips over the column names, which is the first row in the file
train = np.genfromtxt('train_data.csv', delimiter=',', skip_header=1)
train_labels = train[:, -1].astype(int)
train_features = trai
浏览 0提问于2018-03-02得票数 0
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我对在第82页上用Python进行数据分析所读的内容感到困惑。
In [25]: np.empty((2, 3, 2))
Out[25]:
array([[[ 4.94065646e-324, 4.94065646e-324],
[ 3.87491056e-297, 2.46845796e-130],
[ 4.94065646e-324, 4.94065646e-324]],
[[ 1.90723115e+083, 5.73293533e-053],
[ -2.33568637e+124, -6.70608
浏览 0提问于2017-06-14得票数 2
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我正在阅读这个代码，用于从头到尾实现线性回归：
# convert from data frames to numpy matrices
X = np.matrix(X.values)
y = np.matrix(y.values)
theta = np.matrix(np.array([0,0]))
当我跨过这条线时：np.matrix(np.array([0,0]))
我想知道为什么那个人不直接写np.matrix([0,0])。
我在jupyter笔记本上运行了这两个程序，得到了相同的输出：
theta = np.matrix([0,0])
theta2 = np.matrix(np.a
浏览 0提问于2019-05-30得票数 3
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我试图对4D图像阵列(包括时间序列)做简单的计算，但是与初始化的数组相比，广播占用了大量的RAM，而且我已经尝试用一些类似的问题来读取其他内存。例如
在这里，来自"rth“的评论说：”广播不为初始数组分配额外的内存“。
“Weckesser”所接受的评论显示了提问者使用og newaxis来创建额外的分配数组的问题。
我试着做沃伦展示的东西，但是我仍然被大量的内存消耗掉，我不知道为什么。现在，我已经实现了rths块计算方法，并取得了很好的结果，但它仍然困扰着我，为什么直接的numpy计算会在RAM的使用中崩溃。
这里是我所做的事情的一个例子，
我初始化了将数据添加到其中的数组，并创建了
浏览 6提问于2022-02-18得票数 1
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给定数组
arr = array([ 9.93418544e+00, 1.17237323e+01, 1.34554537e+01,
2.43598467e+01, 2.72818286e+01, 3.11868750e+01,...])
当执行以下命令时，我得到了一些输出：
arr.itemsize # 8
type(arr[0]) # numpy.float64
sys.getsizeof(np.float64()) # 32
sys.getsizeof(arr[0]) # 32
arr.dtype # dtype('float64')
浏览 1提问于2018-11-04得票数 4
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我加载了一个大约2 2gb的numpy数组，当我试图规范化它的条目时，我得到了内存错误：
import numpy as np
fX = 'train_X.npy'
imgs = np.load(fX)
#normalize
X = (imgs - 128.)
X = X / 255.
X包含10000个rgb图像，因此它的形状为(10012,210,320，3)，X.bytes返回2018419200。我使用的是Ubuntu服务器发行版(谷歌云)，有14‘t的内存，python和numpy都是64位的，所以我真的看不出有什么问题……有什么想法吗？
浏览 14提问于2017-12-12得票数 1
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我正在尝试将一个4.0 GB的大型CSV文件加载到Matlab中。我有40 of的内存。但是，该表似乎没有完成加载。(Activity Monitor显示RAM使用量快速增加，最高可达38.64 of，之后停止。CPU仍在大量使用中。)根据苹果的强制退出菜单，matlab是没有卡住的。(我猜是缺少"Matlab没有响应“的-message信号。)
第一个问题:为什么它会占用这么多的内存？我读过RAM的副本。我能在这方面做点什么吗？
第二个问题:我可以加速这个项目吗？以某种方式拆分CSV？
第三个问题:我可以提高我的计算机速度吗？虽然只占用了CPU容量的30%，但却耗费了太多时间……为什
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
我编写了一个小型java程序，它使用简单的JDBC调用从DB2数据库加载数据。为此，我使用select查询获取数据，并使用java语句。我有正确的关闭语句和连接对象。我使用64位JVM编译和运行程序。
查询将返回5200万条记录，每行有24列，在Unix (具有多处理器环境)中加载完整数据需要大约4分钟。我使用HashMap作为数据结构来加载数据：Map<String, Map<String, GridTradeStatus>>。bean GridTradeStatus是一个简单的getter/setter bean，其中包含24个属性。
这个程序所需的内存高得惊人。J
浏览 1提问于2013-05-09得票数 5
一个扁平的numpy一维阵列的大小(nbytes)是否可能为16568 (~16.5kb)，但当保存到磁盘时，其大小为>2 mbs？
我使用numpy的numpy.save方法保存数组。数组的D类型是'O' (或object)。
此外，如何将平面数组保存到磁盘，以便在磁盘上保存时获得与nbytes相似的大小？谢谢
浏览 0提问于2018-09-03得票数 0
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我运行以下代码：
traindata = trainData.read_csv('train.tsv', delimiter = '\t')
它调用这个函数：
def read_csv(self, filename, delimiter = ',', quotechar = '"'):
# open the file
reader = csv.reader(open(filename, 'rb'), delimiter = delimiter, quotechar = quotechar)
浏览 2提问于2014-02-10得票数 1
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有人知道numpy ndarray使用了多少内存吗？(假设有10,000,000个浮点元素)。
浏览 2提问于2012-02-22得票数 23
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是否有一种方法来定义不同长度行的numpy中的矩阵(例如m)，但使m保持二维(即m.ndim = 2)？
例如，如果定义m= numpy.array([ 1 ,2,3，4,5])，那么m.ndim =1。我理解为什么会发生这种情况，但我感兴趣的是是否有任何方法可以使numpy将m视为2D。一个想法是填充一个虚拟值，这样行就会变得同样大小，但是我有很多这样的矩阵，它占用了太多的空间。我真的需要m是2D的原因是，我和Theano一起工作，而得到m值的张量需要一个2D值。
浏览 3提问于2014-06-13得票数 2
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我正在尝试创建一个包含2708000000个元素的矩阵。当我尝试创建一个这种大小的numpy数组时，它给出了一个值错误。有什么方法可以增加最大数组大小吗？
a=np.arange(2708000000)
ValueError回溯(最近一次调用)
ValueError:超出了允许的最大大小
浏览 0提问于2013-01-25得票数 30
2回答
我一直在用php中的一些字符串来制作我自己的框架……有件事“困扰”我。
$var = "hello!";
$arr = array("h","e","l","l","o","!");
谁能告诉我哪一个($var或$arr)比另一个占用更多的内存？为什么？
乍一看，我会说数组会使用更多的内存，因为它必须在数组内部定位每个字符，但我不确定。
浏览 1提问于2014-11-05得票数 0
1回答
我尝试使用tracemalloc来跟踪我的编码的内存使用情况，我发现对于浮点数32和浮点数64的数据，它们的峰值内存使用量是相同的。为什么？
产出截图：
float64：
import tracemalloc
import numpy as np
tracemalloc.start()
arr = np.zeros((100000000,), dtype=np.float64)
for i in range(100000000):
arr[i] = i
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()
#current memor
浏览 5提问于2021-08-13得票数 1
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当我试图创建一个巨大的3D numpy数组时，我会得到以下运行时错误。您的会话在使用所有可用的RAM.后崩溃。
这是导致错误的代码，
decoder_output_one_hot = np.zeros((30000, 23, 20000), dtype='float32').
当我可以访问超过25 of的RAM时，为什么会发生这种情况？
浏览 1提问于2020-04-29得票数 3
该文件的格式如下：
word1
word2
word3
..。
在从文件中读取这些单词后，我创建了字符串向量，如下所示：
std::vector<string> words;
string w;
ifstream file("input");
while(getline(file,w))
words.push_back(w);
file.close();
向量占用的物理内存大小是否与输入文件的大小相同？为什么？
浏览 0提问于2018-06-29得票数 2
我们有一个名为"db1_data“的数据库集群。在这个集群下，我们有两个数据库。一个是db1，另一个是qovr。我惊讶地看到“检查指针进程”消耗了8.73 of的内存(RSS值为9158892)。为什么“检查指针进程”会消耗这么多内存，以及如何限制“检查指针进程”内存的使用。
浏览 12提问于2018-08-22得票数 0
我有一些非常大的txt文件(大约1.5 GB )，我想将它们作为数组加载到Python中。问题是在此数据中，逗号被用作小数分隔符。对于较小的文件，我提出了以下解决方案：
import numpy as np
data= np.loadtxt(file, dtype=np.str, delimiter='\t', skiprows=1)
data = np.char.replace(data, ',', '.')
data = np.char.replace(data, '\'', &#
浏览 0提问于2017-01-11得票数 5
4回答
我已经听过这么多次了，所以我认为这是理所当然的。但是回想一下，有人能帮我认识到为什么字符串操作，比如比较，比整数或者其他原语更昂贵吗？
浏览 2提问于2013-10-08得票数 1
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好的，我有一个关于在WinForms应用程序中实现接口的问题。基本上，我已经建立了一个控件库。每个控件都有一个与主窗体交互的接口。
我一直在做的是创建一个属性处理程序，它是接口的类型，然后这样做。
控件上的：
public interface ITest {
void Test1();
void Test2();
}
private ITest _testHandler;
public ITest TestHandler {
get { return _testHandler; }
set { _testHandler = value; }
}
主窗体上的
浏览 3提问于2012-10-17得票数 0
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1回答
目标：
我正在编写一个Java应用程序来读取大型文本文件，其中的数据以字符列的格式表示。例如：
A B R S Y E ...
R E W I W I ...
E Q B U O Y ...
W Q V G O R ...
即用空格分隔的单个字母表。每一行都有数百万这样的字符。和每个文件都有几行这样的行。
设置：
我的工作是按列操作文件。所以我逐行读取文件，在' '上拆分并创建数组.从这些数组中，我创建了一个二维数组.当我在一个10行的小文件上测试它时，一切都很好。但是当我读取500行文件时，它就开始失败了。我的机器和JVM有很多内存，所以我没想到会这样。因此，我做了一些分析，
浏览 0提问于2014-12-18得票数 2
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我得到了一个numpy.where的MemoryError，但我不确定为什么。我不能在这里发布实际的代码，但下面是一个小的工作示例，它复制了这个问题。
import numpy as np
dat = np.random.randn(100000, 1, 1, 1, 45, 2, 3)
# The following two steps seem superfluous but I wanted to replicate
# behaviour in the original code
cond = dat[:,0,0,0,0,0,0] > 0
cond = cond[:,Non
浏览 0提问于2016-03-30得票数 1
我有一个大小为500MB的文件，如果我将该文件的每一行存储在如下所示的字典设置中
file = "my_file.csv"
with open(file) as f:
for l in f:
delimiter = ','
line = l.split(delimiter)
hash_key = delimiter.join(line[:4])
store_line = delimiter.join(line[4:])
store_dict[hash_key] = store
浏览 5提问于2018-03-01得票数 0
我在做一个模拟程序。
该程序首先要做的事情之一是在一个大文件(28 mb，约79'000行)中读取，解析每一行(约150个字段)，为对象创建一个类，并将其添加到TStringList中。
它还读取另一个文件，该文件在运行期间添加更多的对象。最后，它最终是大约85,000个物体。
我在使用Delphi 2007，程序使用了大量内存，但运行正常。我升级到Delphi，并迁移了这个程序，现在它使用了更多的内存，并且在运行的一半时间内，它最终耗尽了内存。
因此，在Delphi 2007中，在读取初始文件后，它将使用1.4ggs，这显然是一个巨大的数量，但在XE中，它最终使用了几乎1.8ggs，
浏览 18提问于2011-08-25得票数 6
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4回答
目前，我有一些这样的代码
import numpy as np
ret = np.array([])
for i in range(100000):
tmp = get_input(i)
ret = np.append(ret, np.zeros(len(tmp)))
ret = np.append(ret, np.ones(fixed_length))
我认为这段代码是无效的，因为np.append需要返回数组的副本，而不是，修改ret就地。
我想知道是否可以将extend用于这样的numpy数组：
import numpy as np
from somewhere impor
浏览 7提问于2012-11-04得票数 61
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1回答
MATLAB分类学习器应用程序创建一个SVM，它需要4MB的内存空间。为什么这么多？据我所知，支持向量机只需要学习超平面的几个系数。
浏览 18提问于2019-04-24得票数 1
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1回答
为什么numpy.array在切片时的行为与Python的列表和默认数组不同？请考虑以下例子：
1)使用list :语句b = a[1:3]创建一个新的list对象，而修改b不修改a。
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = a[1:3]
>>> print(b)
[2, 3]
>>> b[0] = -17
>>> print(b)
[-17, 3]
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]
2)使用array.array：语句b = a[1:3]再次创建一个新的数
浏览 3提问于2017-06-28得票数 0
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1回答
我正试图为我的机器学习应用程序创建一个内存。内存的大小是NXz，其中z是我的向量的大小，N是它在内存中的实例的数目。N可以非常大。随着模型培训的进行，我将读取和更新各个行。按照惯例，当使用h5py创建数据集时，
import h5py
import numpy as np
matrix = np.zeros((mem_size,zt_size))
with h5py.File("my_file.h5",'w') as hf:
hf.create_dataset("my_dset",matrix)
但我担心，如果我
浏览 7提问于2020-10-21得票数 0
1回答
我在我的一个项目中遇到了一些奇怪的行为。具体来说，当运行此代码时：
import numpy as np
coefficientMatrix = np.zeros([12500, 43750])
coefficientMatrix[229, 798] = 1.0942131827
我的Python进程崩溃了：
这里有什么问题吗？
系统规范(如果这是相关的话)：Windows 7 x64，8Gb内存，Python2.7 32位，numpy 1.9.2。
浏览 0提问于2015-09-04得票数 0
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我在处理一个巨大的数组，
它含有200,000种元素。基本上它是一个字符串的数组。每个字符串的长度约为50个字符。环顾四周后，我发现一个字符需要两个字节，即一个元素需要100个字节。
因此，总内存分配应该等于200,000 * 100 = ~20 MB ()。
，，似乎实现了相同的逻辑。
但考虑一下这个片段，
process.memoryUsage();
const paths = getAllFilePaths();
process.memoryUsage();
在得到数组之前输出，
external:25080
heapTotal:31178752
heapUsed:10427896 //
浏览 3提问于2020-01-06得票数 1
看来，numpy.empty()所能做的任何事情都可以使用numpy.ndarray()轻松地完成，例如：
>>> np.empty(shape=(2, 2), dtype=np.dtype('double'))
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
>>> np.ndarray(shape=(2, 2), dtype=np.dtype('double'))
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
>>>
为什么我们需要numpy.
浏览 3提问于2015-12-12得票数 3
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在NumPy中，为什么hstack()要从正在堆叠的数组中复制数据：
A, B = np.array([1,2]), np.array([3,4])
C = np.hstack((A,B))
A[0]=99
给出C
array([1, 2, 3, 4])
而hsplit()在数据上创建一个视图：
a = np.array(((1,2),(3,4)))
b, c = np.hsplit(a,2)
a[0][0]=99
给出b
array([[99],
[ 3]])
我的意思是-实施这种行为背后的理由是什么(我觉得这不一致，也很难记住)：我接受这种情况是因为它是这样编码的.
浏览 4提问于2014-03-24得票数 6
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1回答
我试图用Python运行几个脚本来分析数据，我很快对它占用的RAM空间感到惊讶：
我的脚本从一个文件中读取两列整数。它以下列方式导入：
import numpy as N
from sys import argv
infile = argv[1]
data = N.loadtxt(infile,dtype=N.int32) //infile is the input file
对于一个拥有近800万行的文件，它需要大约1.5GB的内存(在此阶段，它所做的只是导入数据)。
我试着在上面运行一个内存分析器，给我：
行# Mem使用增量线内容
5 17.664 MiB 0.000 Mi
浏览 2提问于2014-07-11得票数 3
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1回答
Ubuntu 16
sudo crontab -e
* * * * * uptime >> /www/w100/log/uptime.log
但是什么都没有发生(正常运行时间>> /www/w 100/log/uptime.log工作正常)。
grep CRON /var/log/syslog
May 20 21:39:01 cs25795 CRON[28233]: (CRON) error (can't fork)
为什么我的克隆邦这么多才多艺？
浏览 4提问于2016-05-20得票数 7
我使用
netdata = num.genfromtxt('resultscut.rw', dtype=None, delimiter = '|', usecols=(0,1,2,3,4))
若要从文本数据文件生成列表，请执行以下操作。这真的很好用，但当我放入一个更大的数据文件进行转换时，我得到了这个错误：
File "/home/.local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 2047, in genfromtxt
for (i, conv) in enume
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
2回答
我正在使用NumPy处理一些大型数据矩阵(大小约为50 in )。我运行这段代码的机器有128 am的RAM，所以这样简单的线性操作不应该是内存方面的问题。
然而，在用Python计算以下代码时，我目睹了内存的巨大增长(超过100 in )：
import numpy as np
# memory allocations (everything works fine)
a = np.zeros((1192953, 192, 32), dtype='f8')
b = np.zeros((1192953, 192), dtype='f8')
c = np.zero
浏览 2提问于2015-07-21得票数 12
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5回答
关于静态变量
、、
int a;
static int a;
两者占用相同的内存
我今天才来的，我不知道这样做有什么用：
private static final float INDICATOR_RADIUS = 1.0f;
这与
private final float INDICATOR_RADIUS = 1.0f;
我不明白他们()为什么要这么做?他们用了这么多次
浏览 0提问于2014-01-07得票数 0
1回答
我是Python的初学者，最近我了解了NumPy及其著名的ndarray。一开始，在阅读了许多人称赞它们(一些参考文献，，)之后，我想：
“那么，如果NumPy的数组要好得多，并且假设我真的不关心在同一个列表/数组中拥有异构数据类型，那么为什么我要使用Python的list呢？”
然而，经过更深入的研究，我发现使用ndarray也有负面的一面( 和的一些参考文献)。我已经理解了使用这些数据结构的基本优点和缺点，但这一切对我来说仍然是非常混乱的。所以，我的问题是：作为Python的初学者，什么时候应该使用NumPy的数组，什么时候应该使用Python？在给定的情况下，我如何评估哪个选项是最好的呢
浏览 1提问于2019-05-25得票数 2
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4回答
当我运行我的应用程序时，在分析器中，我看到它使用了大约80MB的内存(总提交字节数，性能计数器)。但是当我查看已分配内存的大小时，它超过了400MB！
所以我的问题是，为什么.NET要为我的应用程序预留这么多内存？这是正常的吗？
浏览 0提问于2012-03-12得票数 5
2回答
我对Numpy还很陌生，一直在研究Numpy的dtypes，发现特定于字符串的数据类型，也就是“U”，比对象类型占用了更多的内存空间。说明这一事实的代码如下： size= 100000
half_size = size//2
ind1 = np.arange(half_size)*2+1
ind2 = np.arange(half_size)*2
X = np.empty(size, dtype = 'object')
X[ind1] = 'smile'
X[ind2] = 'smile2'
W = np.empty(size, dty
浏览 20提问于2019-06-27得票数 1
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1回答
我正在尝试将matlab代码移植到python中。
matlab
function write_file(im,name)
fp = fopen(name,'wb');
M = size(im);
fwrite(fp,[M(1) M(2) M(3)],'int');
fwrite(fp,im(:),'float');
fclose(fp);
其中im是一个三维矩阵。据我所知，该函数首先写入包含矩阵大小的标题行的二进制文件。标题由3个整数组成。然后，将im写成一列浮点数。在matlab中，150 In的文件只需几秒钟。
python
浏览 3提问于2017-02-07得票数 3
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1回答
我看了一些facebook的精灵图片，发现了这个
我想知道为什么在这个精灵图像中有这么多的空白，而他们可以很容易地将图标压缩到小得多的图像上。
浏览 0提问于2011-11-30得票数 0
3回答
我通过numpy.loadtxt将csv文件加载到numpy数组中。我的数据大约有一百万条记录和87列。虽然object.nbytes只有177159666字节，但它实际上需要更多内存，因为我在使用scikit learn训练决策树时得到了'MemoryError‘。此外，在读取数据后，我系统中的可用内存减少了1.8 by。我在有3 on内存的linux机器上工作。那么object.nbytes会返回numpy数组的实际内存使用情况吗？
train = np.loadtxt('~/Py_train.csv', delimiter=',', skiprow
浏览 0提问于2012-08-02得票数 4
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我写大数组，所以我使用
在我的操作结束时，我想使用翻转函数，但问题是，在memap上使用刷新函数之后，翻转函数就不适用了。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#Create array on disk
fpc = np.memmap("test3.rgb", dtype=np.uint8, mode='w+', shape=(10000,20000,3))
fpc[0:5000] = [255,0,0] #Top red
fpc[5000:10000] = [0,255,0
浏览 12提问于2022-04-12得票数 2
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复制字符串文字时的不同地址
、、、、
我们知道iar是指向第一个元素的指针。它指向基数1，我们将这个指针存储到第5行的另一个指针p中，它们现在都指向int数组的第一个元素。当它们正在存储的地址被打印时，它是相同的，即0x7ffe3b93f660。
我们还知道字符串文字也是指向字符串的第一个字符的指针，ar也是指向字符串的第一个字符的指针。如果它们都指向相同的元素，而不是返回不同的地址，即0x5565b94e700f和0x7ffe3b93f66c。
为什么会发生这种情况，为什么第二种情况下的地址也不一样呢？
#include <stdio.h>
int main()
{
int iar[]={1,2,3};
浏览 10提问于2022-03-15得票数 0
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