**********[1 4] 4 2027214431184[2 5] 5 2027214431184 我的问题是，为什么在上面的代码中，备用整数对象的位置是相同的。因为python将不同的内存位置初始化为每个不同的对象。
浏览 23提问于2021-07-07得票数 0
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我有许多需要存储为dask数组的大型numpy数组。在尝试从.npy加载每个数组，然后将其转换为dask.array时，我注意到内存使用率几乎与常规numpy数组一样多，即使在将arr加载到dask.array之后执行del arr之后也是如此。) # output: 1
print(f'Array ref count after conversion: {sys.getrefcount(
浏览 2提问于2021-07-23得票数 0
在NumPy中，为什么hstack()要从正在堆叠的数组中复制数据：C = np.hstack((A,B))a = np.array(((1,2),(3,4)))a[0][0]=99array([[99],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
浏览 4提问于2014-03-24得票数 6
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在使用Python时，我遇到了一个困扰了我很长时间的问题。比方说，我使用x = np.array([1, 2])来定义一个数组numpy。这是怎么发生的？在实例名称x和x.data之间有一
浏览 13提问于2017-07-06得票数 0
因此，我知道数组使用连续内存地址上的块将数据存储到内存中，列表使用静态数组，当数据被追加到列表时，如果没有空间，则在内存中的其他地方创建一个新的静态数组，这样就可以存储更多的数据。我的问题是，二叉树如何使用内存来存储数据？每个节点是否是指向另外两个内存<em
浏览 0提问于2015-07-02得票数 0
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对于numpy数组X，其元素X[k[0], ..., k[d-1]]的位置由k[0]*s[0] + ... + k[d-1]*s[d-1]从X[0,..., 0]的位置偏移，其中(s[0],...,s[d-1])是表示X.strides的元组。
据我所知，numpy数组规范中没有任何要求数组X的不同索引对应于内存中的不同地址，最简单的</
浏览 6提问于2016-09-16得票数 5
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我试图在for循环中创建一个矩阵(每次一列)。哪种方法做得更快？创建np.empty()数组并使用np.hstack()追加列，或创建所需形状的np.zeros()数组并更改数组的列。
提亚
浏览 2提问于2020-07-19得票数 2
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我想在python中实现一种非常简单的插入排序算法，在这种算法中，我可以根据行/列的第n个元素按行/列对数组进行排序。A = [(2,1,2),(1,4,1),(3,2,3)]A = [(1,4,1),(2,1,2),(3,2,3)]所以我写了一个函数Algorithm to sort array row/columnwise
A : numpy array, x : ax
浏览 0提问于2017-10-16得票数 0
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我知道消息的非复制接收是只读的，但这使我期望我接收的numpy数组充当视图，指向原始数组(至少在共享内存机器上)。然后，我期望如果在其中一个计算节点上修改numpy数组，那么我在notebook中对该数组的视图将会更新，然而，情况似乎并非如此。我认为让非复制发送的目的是通过让数组的</
浏览 4提问于2015-02-20得票数 1
我试图理解人们所说的矩阵和列表中的列表之间的区别。在列表中列出列表：制作多维数组：堆叠数组以形成矩阵：
Array1 = [1,2,3,4
浏览 3提问于2016-11-30得票数 2
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我对配置或修补pandas感兴趣，以使其内存开销尽可能低。在一次实验中，我创建了两个uint32数组，每个数组包含5000万个numpy值。以numpy格式存储这些数组需要200 + 200 =400兆字节。如果我将其中一个数组包装到一个Series对象中(使用index=None)，那么它将消耗大约600MB的内存。如果我将这两个数组包装成一个DataFrame对象(使用inde
浏览 0提问于2012-03-24得票数 1
我将PyTorch Tensor转换为NumPy ndarray，如下所示，'a‘和'b’都有不同的I，因此它们指向不同的内存位置。我知道在PyTorch中下划线表示就地操作，这样a.add_(1)就不会改变a的内存位置，但是为什么它会更改数组b的内容(由于id的不同)？import torchb = a.numpy
浏览 4提问于2021-06-21得票数 1
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我想知道是否存在这样的情况:拥有其数据的numpy数组被非连续地存储。
从数字的角度来看，非连续、行或列对齐缓冲区是有意义的，并且在性能库(如IPP )中无处不在。但是，在默认情况下，numpy似乎将作为array参数传递的任何内容转换为一个连续缓冲区。据我所知，在中并没有真正明确地提到这一点。我的问题是，numpy</
浏览 2提问于2017-07-19得票数 3
因此，我只是尝试使用for循环将某些字符串添加到NxN数组(矩阵)中。首先，我使用np.empty创建一个空的2D数组，以便稍后填充我的值：
for数组matrixK，但是在所有索引中只填充了'a‘，而不是'abcd’。因此，基本上总是只有字符串的第一个字符，而不是整个字符串。我认为数组的数据类型有问题，但
浏览 5提问于2022-04-15得票数 0
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有一个像x这样的数值数组和一个将其所有元素都包含为z的切片，尽管更改z中的任何元素的值都反映在x上，但为什么标识运算符提供false
z =
浏览 4提问于2020-12-13得票数 0
我有一个巨大的csv，我必须在某个列中为相同的参数创建一个numpy数组(大约10类型)，但是我的列表有一个问题:它太大了，python就会下降： file = pd.read_csvpatch_gt = gt[top:bottom, left:right] y.append(patch_gt)
我能管理这么大的数据吗编辑:这个巨大的csv包含在fyle系统中查找数据
浏览 2提问于2017-10-13得票数 0
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我在S3中存储了大量numpy数组，存储在npz存档中。将它们加载到PySpark NumPy数组的RDD/Dataframe中的最佳方法是什么？rdd=sc.wholeTextFiles("s3://[bucket]/[folder_containing_npz_files]")
但是，numpy.load需要一个文件句柄。并将文件内容
浏览 2提问于2016-02-08得票数 2
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import numpy as np
print("Id of {} : {} \n".format(i,id(i)))Id为1: 2295176255696编号:3: 2295176255696我想了解numpy数组的元素是如何在内存</em
浏览 7提问于2021-03-20得票数 0
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import ray
def f():
results，它就开始驱逐未使用的对象(以最近使用的最少的方式)。但是，由于所有对象都是结果列表中保存的numpy数组，它们都仍在使用中，而这些numpy数组所驻留的内存实际上位于对象存储中，
浏览 0提问于2021-02-27得票数 2
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