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输入列表可以超过100万个数字。当我使用较小的“重复”运行以下代码时,没问题;
def sample(x):
length = 1000000
new_array = random.sample((list(x)),length)
return (new_array)
def repeat_sample(x):
i = 0
repeats = 100
list_of_samples = []
for i in range(repeats):
list_of_samples.append(sample(x))
return(list_of_samples)
repeat_sample(large_array)
但是,使用高重复次数(例如上面的 100 次)会导致 MemoryError
。回溯如下;
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python31\rnd.py", line 221, in <module>
STORED_REPEAT_SAMPLE = repeat_sample(STORED_ARRAY)
File "C:\Python31\rnd.py", line 129, in repeat_sample
list_of_samples.append(sample(x))
File "C:\Python31\rnd.py", line 121, in sample
new_array = random.sample((list(x)),length)
File "C:\Python31\lib\random.py", line 309, in sample
result = [None] * k
MemoryError
我假设我的内存不足。我不知道如何解决这个问题。
感谢您的宝贵时间!
最佳答案
扩展我的评论:
假设您对每个样本所做的处理是计算其均值。
def mean(samplelists):
means = []
n = float(len(samplelists[0]))
for sample in samplelists:
mean = sum(sample)/n
means.append(mean)
return means
calc_means(repeat_sample(large_array))
这会让您记住所有这些列表而汗流浃背。你可以像这样让它更轻:
def mean(sample, n):
n = float(n)
mean = sum(sample)/n
return mean
def sample(x):
length = 1000000
new_array = random.sample(x, length)
return new_array
def repeat_means(x):
repeats = 100
list_of_means = []
for i in range(repeats):
list_of_means.append(mean(sample(x)))
return list_of_means
repeat_means(large_array)
但这还不够好...您只需构建结果列表即可完成所有操作:
import random
def sampling_mean(population, k, times):
# Part of this is lifted straight from random.py
_int = int
_random = random.random
n = len(population)
kf = float(k)
result = []
if not 0 <= k <= n:
raise ValueError, "sample larger than population"
for t in range(times):
selected = set()
sum_ = 0
selected_add = selected.add
for i in xrange(k):
j = _int(_random() * n)
while j in selected:
j = _int(_random() * n)
selected_add(j)
sum_ += population[j]
mean = sum_/kf
result.append(mean)
return result
sampling_mean(x, 1000000, 100)
现在,你的算法可以这样精简吗?
关于Python 3.1 - 大列表采样期间的内存错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4706151/
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