Question

我用M创建了一个大的多维数组np.zeros((1000,1000))。经过一定数量的操作后，我不再需要了。如何在程序执行期间动态释放RAM？ M=0是否会为我做这件事？

Answer 1

在 general 中你不能。即使你删除了对象的所有引用，它仍然留给python实现来重用或释放内存。在CPython上，您可以调用gc.collect()来强制执行垃圾收集。但是虽然这可能会回收内存，但它并不一定会将其返回给操作系统。

但是：numpy是一个扩展模块，可以自己管理，并管理自己的内存。

当我监视python进程的内存使用情况时，我看到在del(M)

之后RAM使用率（驻留集大小）下降

In [1]: import numpy as np

In [2]: M = np.zeros((1000,1000))

In [3]: del(M)

In [4]:

刚开始IPython之后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  0.5 119644 22692  0  S+    2:37PM 0:00.39 /usr/local/bin/py

导入numpy（1）后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  1.0  0.8 168548 32420  0  S+    2:37PM 0:00.49 /usr/local/bin/py

创建数组（2）后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  1.0 176740 40328  0  S+    2:37PM 0:00.50 /usr/local/bin/py

致电del（3）后：

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  0.8 168548 32496  0  S+    2:37PM 0:00.50 /usr/local/bin/py
slackbox:~>

所以在这种情况下使用del()可以减少使用的RAM量。

请注意，numpy有一个例外。 Numpy可以使用另一个扩展库分配的内存。在这种情况下，numpy对象被标记为numpy不拥有内存，释放它将留给另一个库。

Answer 2

使用del声明：

del M

顺便说一下，float64形状(1000, 1000)的数组只需要7 Mb。如果您遇到记忆问题，问题很可能就在其他地方。

Answer 3

有两种方式.......

1）。 del M

     But it will delete the array object it self.

2）。 M.clear（）

     you can clear the array without deleting M object

python中的动态内存分配

3 个答案: