python - numpy boolean 数组中的内存溢出

Question

我正在尝试创建一个大型 boolean 数组(用于素数筛)。我使用了第一个 Python 列表，但是在 limit = 10^9 这会创建一个 MemoryError。

boolarray = [True] * limit

然后我了解了 Numpy 并阅读到空间组织更好，所以我尝试了

boolarray = np.full(limit, True, dtype = bool)

限制仅略微增加到 10^10，这还不够，因为我需要 10^12。我觉得这很奇怪，你只需要一点 boolean 值，不是吗？任何想法，如何克服这个问题？提前致谢。

Answer 1

让我们撇开 10^12 位可能不容易装入内存这一事实。如果您更关心内存使用而不是性能，您可以将这些位打包到一个字节数组中。这是以读取/写入位时的额外计算为代价的(这就是 numpy 将 boolean 值存储为字节的原因)。

import numpy as np


def getbit(bitarray, index):
    i, j = index // 8, index % 8
    x = bitarray[i]
    return x & (1 << j) != 0


def setbit(bitarray, index, value):
    value = bool(value)
    i, j = index // 8, index % 8
    x = bitarray[i]
    bitarray[i] ^= (np.uint(-value) ^ x) & (1 << j)


n = 10**5 // 8
bitarray = np.zeros(n, dtype=np.uint8)  # initialize all bits to 0

print(getbit(bitarray, 19))  # False

setbit(bitarray, 19, True)
print(getbit(bitarray, 19))  # True

setbit(bitarray, 19, False)
print(getbit(bitarray, 19))  # False