列表的內存足跡與python數組的內存足跡相比如何？

Python中的列表和Numpy陣列具有不同的內存足跡：列表更靈活但內存效率較低，而Numpy陣列則針對數值數據進行了優化。 1）列出了對象的存儲引用，在64位系統上的間接費用約為64個字節。 2）Numpy數組連續存儲數據，使它們對於大型數值數據集的內存有效，可以通過NBYTES屬性訪問實際數據大小。

當潛入迷人的Python世界時，探索的有趣方面之一是不同的數據結構如何管理記憶。讓我們深入了解Python列表和陣列的記憶足跡，我將分享一些我自己的編碼冒險中的見解。

在Python中，當我們談論列表和數組時，我們經常指內置list和numpy.array 。根據我的經驗，了解他們的記憶使用情況可能會改變遊戲規則，尤其是在從事效率很重要的大型項目時。

Python中的列表具有動態性和通用性。它們可以根據需要成長或收縮，這是非常方便的，但在記憶方面具有成本。列表中的每個元素都作為對對象的引用存儲，這些引用存儲在連續的內存塊中。這意味著持有n元素的列表將具有n引用，以及列表對象本身的一些開銷。據我所知，這個開銷可能是64位系統上的64個字節，但可能會有所不同。

這是我學到的一個小技巧：如果您對實際內存使用量感到好奇，則可以使用sys.getsizeof()函數。讓我們窺視它的工作原理：

導入系統

my_list = [1，2，3，4，5]
打印（sys.getSizeOf（my_list））＃這可能會輸出類似88的東西

現在，讓我們將重點轉移到數組，尤其是來自numpy庫的數組。 Numpy陣列的設計為更高的內存效率，尤其是用於數值計算。與Python列表不同，Numpy數組將實際數據存儲在連續的內存塊中，這可能會導致大量的內存節省，尤其是對於大型數據集。

這是一個片段來說明不同的區別：

導入numpy作為NP
導入系統

my_array = np.Array（[[1，2，3，4，5]）
print（sys.getSizeOf（my_array））＃這可能會輸出類似104的東西

乍一看，該數組比本示例中的列表要多的內存更多的內存似乎是違反直覺的。但是，這是因為sys.getsizeof()僅給我們數組對象本身的大小，而不是它包含的數據。 Numpy數組中的實際數據存儲在單獨的內存塊中，該存儲塊未由sys.getsizeof()來考慮。為了獲得更準確的圖片，我們需要考慮nbytes屬性：

打印（my_array.nbytes）＃這將輸出20，反映實際數據大小

從我自己的大型數據集的試驗和磨難中，我了解到，在處理均勻數據類型時，Numpy陣列會閃耀。它們對於可以對矢量化的操作特別有效，這可能會導致內存和速度優化。

但是，這並不是所有的陽光和彩虹。清單有自己的魅力。它們更靈活，可以容納混合數據類型，在某些情況下，這可能是一種救生員。但是，這種靈活性是以更高的內存使用成本來實現的，尤其是對於大型數據集而言。

在列表和數組之間進行選擇時，以下是我在此過程中拾取的一些智慧塊：

• 當您需要存儲混合數據類型或數據結構的大小經常更改時，請使用列表。在這種情況下，列表的動態性質可能是一種祝福，但是如果您要處理大量數據，請密切關注內存使用情況。

• 當您使用大型數值數據集時，請使用Numpy數組，並且需要執行可以矢量化的操作。內存效率和速度可能是一個巨大的福音，但請記住，您需要堅持使用單個數據類型。

就潛在的陷阱而言，要注意的一件事是創建和調整列表的開銷。如果您不小心，這可能會導致內存碎片，從而影響性能。另一方面，儘管Numpy陣列的內存效率更高，但如果您習慣了列表的靈活性，則它們的工作狀態可能不太直觀。

總結一下，Python中列表和數組之間的選擇不僅僅是內存，而是關於了解您的數據以及您將要執行的操作。從我自己的旅程中，我發現使用合適的工具來工作的平衡方法可以帶來更高效，更優雅的解決方案。因此，下次您要考慮數據結構時，請記住這些見解並明智地選擇！

以上是列表的內存足跡與python數組的內存足跡相比如何？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！