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我是 Python 的新手，不确定为什么当我使用 Numpy hstack 将两个 pandas 数据帧连接在一起时，内存使用量急剧上升。 pandas.concat 的性能甚至更差 - 如果它能完成 - 所以我使用 NumPy。
两个数据框比较大，但是我有20gb的空闲内存(使用11GB，包括我要复制的两个数据框)。
数据框a和b有形状:
a.shape (66377, 30)
b.shape (66377, 11100)
当我使用 np.hstack((a,b)) 时，可用的 20GB 已完全用完。
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我用相对常见的操作(除了几个 tf.where 和索引处理)创建了一个 tensorflow 模型，但是用非常不同的不同输入形状调用它(模型中有许多未定义的张量形状)。 在 CPU 上一切正常。 但是
我是一名优秀的程序员,十分优秀！