Question

我有一个巨大的numpy.ndarray图像array1，当加载到RAM上时需要60GB。我需要删除该数组的最后n个元素。一个简单的解决方案是：

array1 = array1[:n-1]

但是当我这样做时，我没有在RAM中获得任何空间，为什么呢？如何删除这些元素，我如何在RAM中获得可用空间？我最初是为了那个收获而去除的。

Answer 1

array1[:n-1]是一个视图，一个与原始array1共享数据缓冲区的新数组。即使重新分配array1，也不会调整其数据缓冲区的大小。

array1.resize(n-1) - 文档表明数据缓冲区已调整大小/重新分配，前提是该缓冲区未与其他任何内容共享。

In [1105]: arr=np.arange(1000)
In [1106]: arr.nbytes
Out[1106]: 4000
In [1107]: sys.getsizeof(arr)   # those bytes plus overhead
Out[1107]: 4048
In [1108]: arr = arr[:500]      # your slice
In [1109]: arr.nbytes           # fewer bytes
Out[1109]: 2000
In [1110]: sys.getsizeof(arr)   # just the overhead
Out[1110]: 48

sys.getsizeof获取视图的大小，但由于它与原始arr共享缓冲区，因此我们只能看到＆＃39;开销＆＃39;。原始arr仍然存在，但无法通过名称访问。

In [1111]: arr=np.arange(1000)
In [1112]: arr.resize(500)
In [1113]: arr.nbytes
Out[1113]: 2000
In [1114]: sys.getsizeof(arr)
Out[1114]: 2048

使用resize方法，似乎数据缓冲区已调整大小，释放了一半。但我不确定这是一种很好的测试方法，至少不适用于像这样的小型数组。

我们可能有3个系统管理内存 - numpy，python解释器和系统。我们必须进一步深入研究代码（可能是C-api），以确定在resize之后是否将内存添加到某种numpy缓存中，或者是通过Python垃圾收集器或返回系统。

============

resize后跟一个新的shape似乎会缩小第一个轴的大小：

In [1120]: arr = np.arange(100).reshape(10,10).copy()
In [1121]: arr.resize(50)
In [1122]: sys.getsizeof(arr)
Out[1122]: 248
In [1123]: arr = np.arange(100).reshape(10,10).copy()
In [1124]: sys.getsizeof(arr)
Out[1124]: 456
In [1125]: arr.resize(50)
In [1126]: sys.getsizeof(arr)
Out[1126]: 248
In [1127]: arr.shape
Out[1127]: (50,)
In [1128]: arr.shape=(5,10)   # inplace reshape
In [1129]: arr
Out[1129]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]])

删除numpy.ndarray的最后N个元素后的内存

1 个答案: