为什么 numpy 数组的大小为 112 字节，当我展平它时，它有 96 字节的内存？答案

【问题标题】：why numpy array has size of 112 byte and when I do flatten it, it has 96 byte of memory?为什么 numpy 数组的大小为 112 字节，当我展平它时，它有 96 字节的内存？
【发布时间】：2020-02-06 16:12:57
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，我用 np.ravel() 将它展平，当我试图了解这两个数组的大小时我很困惑

数组 =np.arange(15).reshape(3,5)

sys.getsizeof(数组) 112

sys.getsizeof(array.ravel()) 96

数组.大小 15

array.ravel().size 15

array = np.arange(30).reshape(5,6)

sys.getsizeof(数组) 112

sys.getsizeof(array.ravel()) 96

数组.大小 30

如上所示，两个不同的数组具有相同的内存大小，但每个数组的元素数量不同。为什么会这样？

【问题讨论】：

您正在测试的所有数组都是视图，并且不拥有自己的数据缓冲区

标签： python numpy reshape

【解决方案1】：

(1) ravel() 通常（参见下面的 @user2357112 的 cmets）返回一个引用输入项而不是制作新副本的对象：

>>> a = np.arange(15)
>>> b = a.ravel()
>>> b
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])
>>> a[0]=5
>>> b
array([ 5,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])

无论array 多大，sys.getsizeof(array.ravel()) 都不会改变。

(2) 同样，reshape() 不会复制项目：

>>> b = a.reshape(3,5)
>>> b
array([[ 5,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> a[0] = 7
>>> b
array([[ 7,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])

同样，当您增加输入数组的大小（并相应地调整形状）时，内存使用量保持不变。

(3) 是的，其他答案是正确的，sys.getsizeof() 可能缺少第三方对象所需的一些内存。然而，一个简单的测试表明，numpy 数组的主要部分被占了：

>>> sys.getsizeof(np.arange(20))
256
>>> sys.getsizeof(np.arange(40))
416
>>> sys.getsizeof(np.arange(400))
3296

【讨论】：

ravel() 通常返回一个视图。如果输入步幅无法创建平面视图，ravel() 将进行复制。这经常被遗忘。
与reshape相同。

【解决方案2】：

sys.getsizeof 不返回 numpy 数组的内存大小，根据文档 https://docs.python.org/2/library/sys.html#sys.getsizeof

所有内置对象都会返回正确的结果，但这并不一定适用于第三方扩展，因为它是特定于实现的。

要查找 numpy 数组的内存大小，请使用 nbytes 或通过将大小乘以 itemsize 来计算它

array.nbytes

array.size * array.itemsize

正如 Joachim Wagner 指出的那样，如果您有很多 np 数组，每个数组都会有轻微的开销，这可能是一个问题……sys.getsizeof(array) 可能会给您这个开销的大小，但我不确定

【讨论】：

python 对象和告诉 numpy 项目的类型有额外的内存开销，例如int32 或 float64.
第三方扩展是指python的库（社区制作）吗？
是的，任何不是 python 开箱即用的东西都是非内置的

【解决方案3】：

正如 Derte 所提到的，sys.getsizeof 并没有说明数组的大小。你得到的96 是关于数组的信息（如果它是一维的）和112 如果它是多维的。假设您使用的是dtype=int64，任何额外的元素都会增加 8 个字节的大小。

【讨论】：