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)，我使用了 sys.getsizeof(a) = 112，与数组 b 相同。

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

为什么？

Answer 1

getsizeof 的价值有限。对于列表来说，这可能是一种方式。对于数组更好，但你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

但是看看view的size：

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，而不是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

所以我猜你的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的数据缓冲区的新数组。不可能是其他两个的看法。所以它的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

a 的数据缓冲区为 100*8 字节，因此“开销”为 96。对于 c，为 200*8，同样具有 96 个“开销”。

Answer 2

它不会重现您的示例：

import numpy as np
import sys

a = np.random.rand(100, 2048)
b = np.random.rand(100, 2048)

print(sys.getsizeof(a), sys.getsizeof(b))
# 1638512 1638512

c = np.concatenate((a,b), axis=0)
print(sys.getsizeof(c))
# 3276912   which is about 1638512 + 1638512