我正在使用一个python程序，它使用numpy数组作为数组的标准数据类型。对于繁重的计算，我将数组传递给C ++库。为此，我使用pybind。但是，我需要使用python 2016-09-10。我通过以下方式从list数组和numpy进行转换：
list此转换产生多少开销？我希望它不会创建一个全新的副本。 Numpy参考说：
ndarray.tolist（）
将数组数据的副本作为（嵌套）Python列表返回。数据项 被转换为最接近的兼容Python类型。
答案 0 :(得分：3)
很多。对于简单的内置类型，您可以在对象上使用sys.getsizeof来确定与该对象关联的内存开销（对于容器，这不包括存储在其中的值，只包括用于存储它们的指针）。
因此，例如，list 100个小int s（但大于256以避免小int缓存）（在我的3.5.1 Windows x64安装上）：< / p>
>>> sys.getsizeof([0] * 100) + sys.getsizeof(0) * 100
3264
或大约需要3 KB的内存。如果这些相同的值存储在numpy array int32中，每个数字没有Python对象，并且没有每个对象指针，则大小将降至大约100 * 4（加上另外几十个字节，对于array对象开销本身而言，在500字节以下。对于每个额外的小int，增量成本为24字节（尽管如果它在小型int缓存中为-5到256 IIRC的值，它是免费的），以及8字节对于list中的存储，总共32个字节，而C级类型为4，大约是存储要求的8倍（并且您仍然存储原始对象）。
如果你有足够的内存来处理它，那就这样吧。但除此之外，您可能会尝试查看一个包装，它允许您传递缓冲区协议支持对象（Py3上的numpy.array，array.array，通过内存视图切片分配填充的ctypes数组等。）所以不需要转换为Python级别类型。
答案 1 :(得分：3)
是的，它将是新副本。数组的数据布局与列表的数据布局非常不同。
数组具有形状和步幅等属性，以及包含元素的1d数据缓冲区 - 只是一组连续的字节。它是将其视为浮点数，整数，字符串，1d，2d等的其他属性和代码。
列表是指针的缓冲区，每个指针指向内存中的对象。它可能指向数字，字符串或其他列表。它不会指向数组的数据缓冲区或其中的元素。
有连接的numpy数组与编译代码和使用数组数据缓冲区的C数组。 cython是常见问题。关于numpy的C API还有一个完整的文档部分。我对pbind了解一切。如果它需要一个列表界面，它可能不是最好的。
当我使用timeit进行tolist()测试时，它看起来并不那么昂贵。
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但是看pybind11 github，我发现了numpy的一些引用，这个
http://pybind11.readthedocs.io/en/latest/advanced.html#numpy-support
文档页面。它支持缓冲协议和numpy数组。因此，您不必经历tolist步骤。
#include <pybind11/numpy.h>
void f(py::array_t<double> array);