목록의 메모리 풋 프린트는 파이썬 배열의 메모리 풋 프린트와 어떻게 비교됩니까?

Python의 목록과 Numpy 배열에는 다른 메모리 풋 프린트가 있습니다. 목록은 더 유연하지만 메모리 효율성이 낮지 만 Numpy Array는 수치 데이터에 최적화됩니다. 1) 64 비트 시스템에서 약 64 바이트가있는 오버 헤드가있는 객체에 대한 저장소 참조를 나열합니다. 2) Numpy Arrays는 데이터를 연속적으로 저장하므로 NBYTES 속성을 통해 실제 데이터 크기에 액세스 할 수있는 대형 숫자 데이터 세트에 대한 메모리 효율성이 높아집니다.

파이썬의 매혹적인 세계로 뛰어들 때, 탐구해야 할 흥미로운 측면 중 하나는 다른 데이터 구조가 메모리를 관리하는 방법입니다. Python의 목록과 배열의 메모리 발자국에 깊이 빠져들고, 내 자신의 코딩 모험에서 통찰력을 공유하겠습니다.

Python에서는 목록과 배열에 대해 이야기 할 때 종종 내장 list 과 numpy.array 를 언급합니다. 내 경험을 통해 메모리 사용을 이해하는 것은 특히 효율성이 중요한 대규모 프로젝트에서 작업 할 때 게임 체인저가 될 수 있습니다.

파이썬의 목록은 역동적이고 다재다능합니다. 필요에 따라 성장하거나 줄어들 수 있습니다. 이는 매우 편리하지만 메모리 측면에서 비용이 발생합니다. 목록의 각 요소는 객체에 대한 참조로 저장되며 이러한 참조는 연속 메모리 블록에 저장됩니다. 이는 n 요소를 보유하는 목록에 n 참조와 목록 개체 자체에 대한 오버 헤드가 있음을 의미합니다. 내가 본 것에서이 오버 헤드는 64 비트 시스템에서 약 64 바이트 일 수 있지만 다를 수 있습니다.

내가 배운 작은 트릭은 다음과 같습니다. 실제 메모리 사용에 대해 궁금한 점이 있으면 sys.getsizeof() 함수를 사용할 수 있습니다. 이것이 어떻게 작동하는지 살펴 보겠습니다.

 SYS 가져 오기

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print (sys.getsizeof (my_list)) # 88과 같은 출력이있을 수 있습니다

이제 우리의 초점을 배열, 특히 numpy Library의 배열로 옮깁니다. Numpy Array는 특히 수치 계산을 위해 더 메모리 효율적으로 설계되었습니다. Python 목록과 달리 Numpy Arrays는 실제 데이터를 연속 메모리 블록에 저장하여 특히 대규모 데이터 세트의 경우 상당한 메모리 절약을 초래할 수 있습니다.

다음은 차이점을 설명하기위한 스 니펫입니다.

 NUMPY를 NP로 가져옵니다
SYS 가져 오기

my_array = np.array ([[1, 2, 3, 4, 5])
print (sys.getsizeof (my_array)) # 104와 같은 출력 일 수 있습니다

언뜻보기에는이 예제에서 배열이 목록보다 더 많은 메모리를 취하는 것이 반 직관적 인 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 이것은 sys.getsizeof() 포함 된 데이터가 아니라 배열 객체 자체의 크기 만 제공하기 때문입니다. Numpy 배열의 실제 데이터는 별도의 메모리 블록에 저장되며 sys.getsizeof() 가 설명하지 않습니다. 보다 정확한 그림을 얻으려면 nbytes 속성을 고려해야합니다.

 print (my_array.nbytes) # 실제 데이터 크기를 반영하여 20을 출력합니다.

대규모 데이터 세트가있는 내 자신의 시험과 환난에서, 나는 균질 한 데이터 유형을 다룰 때 Numpy 어레이가 빛을 발한다는 것을 알게되었습니다. 그들은 벡터화 할 수있는 작업에 특히 효율적이며, 이는 메모리와 속도 최적화로 이어질 수 있습니다.

그러나 모든 햇빛과 무지개가 아닙니다. 목록에는 고유 한 매력이 있습니다. 더 유연하고 혼합 데이터 유형을 보유 할 수 있으며 특정 시나리오에서는 생명을 얻을 수 있습니다. 그러나이 유연성은 특히 대규모 데이터 세트의 경우 메모리 사용 비용이 높아집니다.

목록과 배열 사이를 선택할 때, 여기에 내가 집어 들었던 지혜의 너겟이 있습니다.

• 혼합 데이터 유형을 저장해야 할 때 또는 데이터 구조의 크기가 자주 변경 될 때 목록을 사용하십시오 . 목록의 역동적 인 특성은 그러한 경우에 축복이 될 수 있지만 많은 양의 데이터를 다루는 경우 메모리 사용을 계속하십시오.

• 큰 숫자 데이터 세트로 작업 할 때 Numpy Array를 사용하고 벡터화 할 수있는 작업을 수행해야합니다. 메모리 효율과 속도는 큰 혜택이 될 수 있지만 단일 데이터 유형을 고수해야한다는 것을 기억하십시오.

잠재적 인 함정의 관점에서 볼 수있는 한 가지는 목록을 만들고 크기를 조정하는 오버 헤드입니다. 조심하지 않으면 메모리 조각화로 이어질 수있어 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 반면, Numpy 어레이는 메모리 효율적이지만 목록의 유연성에 익숙해지면 작업이 덜 직관적 일 수 있습니다.

마무리하기 위해 Python의 목록과 배열 사이의 선택은 메모리에 관한 것이 아니라 데이터를 이해하는 것과 수행 할 작업을 이해하는 것입니다. 내 여정에서, 나는 일자리에 올바른 도구를 사용하는 균형 잡힌 접근 방식이보다 효율적이고 우아한 솔루션으로 이어질 수 있음을 발견했습니다. 따라서 다음에 데이터 구조를 숙고하면 이러한 통찰력을 기억하고 현명하게 선택하십시오!

위 내용은 목록의 메모리 풋 프린트는 파이썬 배열의 메모리 풋 프린트와 어떻게 비교됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!