python - Numpy数组内存问题

Question

我相信我在使用 numpy 数组时遇到内存问题。以下代码连续运行数小时:

    new_data = npy.array([new_x, new_y1, new_y2, new_y3])
    private.data = npy.row_stack([private.data, new_data])

其中 new_x、new_y1、new_y2、new_y3 是 float 。

每秒记录此数据约 5 小时(超过 72000 个 float )后，程序变得无响应。我认为正在发生的是某种正在淹没进程的重新分配和复制操作。有谁知道这是否是正在发生的事情？

我需要一种方法来记录这些数据，而不会遇到速度减慢的问题。事先甚至无法知道该数组的大致大小。它不一定需要使用 numpy 数组，但需要类似的东西。有谁知道有什么好的方法吗？

Answer 1

使用 Python 列表。说真的，他们的成长效率要高得多。这就是它们的设计目的。他们在这种情况下非常高效。

如果您需要在最后(甚至偶尔在计算过程中)创建一个数组，那么首先在列表中累积会更有效。