我有一个每行包含大量文本的pandas dataframe,当转换为.pkl时,它占用1.6 of的空间。现在我想从这个数据帧中创建一个单词列表,我认为像[word for text in df.text for word in i.split()]这样简单的东西应该就足够了,然而,这个表达式在10秒内消耗了所有这对我来说真的很有趣,它是如何工作的,为什么它不是在1.6 is以上?我知道列表分配了更多的内存来进行扩展,所以我尝试了元组-同样的结果。为什么会发生这种情况?pandas<em
问题是lil_matrix占用了太多内存,变得效率低下。例如,如果我想要创建一个2000万×2000万lil_matrix,它将完全破坏我的内存。另一方面,csr_matrix几乎不占用空间。有没有其他方法可以在不占用大量内存空间的情况下获得lil_matrix的好处?而且,为什么它一开始占用这么多空间,因为它应该是一个稀疏矩阵?注:真正的问题不是创建这么大的矩阵,而是创建以下list
list = [sp.lil_matrix((1
我试图在一个低内存系统(150-256 to )上运行tomcat。尽管我使用-Xmx64m启动JVM (无论如何,这应该是默认的),但这个过程会立即占用200Mb+。我想知道为什么JVM本身需要这么多内存,或者是否有一种方法来调优?对于内存消耗低的情况,其他JVM比sun更好吗?它们与tomcat一起工作吗?
为了能够分析并弄清楚为什么在某一时刻会消耗这么多内存,我想我应该使用dotMemory命令行界面分析工具。但是,当应用程序(在本例中是CCA4.5中的Web API )从1.7 in (标准)增加到2.5 in或更高时,一旦我执行get-snapshot,dotMemory似乎会强制执行垃圾收集,最终将占用的内存清除回考虑到它通常不会在不重启的情况下宕机的事实,dotMemory并不是很有帮助,因为我得到的快照是在垃圾收集之后的,这意味着我无法弄清楚是什么占用<