numpy - 为什么numpy数组的大小不同？

Question

我有两个 numpy a,b，它们的形状是（100,2048），我使用sys.getsizeof(a) = 112和数组 b 相同。

我有疑问，当我使用 时c = np.concatenate((a,b),axis=0)，c 的形状是 (200,2048)，但是sys.getsizeof(c) = 1638512

为什么？

标签： numpy

Answer 1

getsizeof价值有限。对于列表来说，这可能是一个问题。对于数组，它更好，但您必须了解数组是如何存储的。

In [447]: import sys
In [448]: a = np.arange(100)
In [449]: sys.getsizeof(a)
Out[449]: 896

但看看sizea view：

In [450]: b = a.reshape(10,10)
In [451]: sys.getsizeof(b)
Out[451]: 112

这显示了数组对象的大小，但不显示共享数据缓冲区的大小。 b没有自己的数据缓冲区。

In [453]: a.size
Out[453]: 100
In [454]: b.size
Out[454]: 100

所以我的猜测是你的a和b是其他一些数组的视图。但是连接会产生一个带有自己数据缓冲区的新数组。不可能是其他两个的看法。所以它getsizeof反映了这一点。

In [457]: c = np.concatenate((a,b.ravel()))
In [459]: c.shape
Out[459]: (200,)
In [460]: c.size
Out[460]: 200
In [461]: sys.getsizeof(c)
Out[461]: 1696

数据缓冲区为a100*8 字节，因此“开销”为 96。对于c200*8，“开销”再次为 96。