极客笔记Numpy在长期运行应用程序中降低内存占用
在本文中，我们将介绍Numpy在长期运行应用程序中降低内存占用的方法和技巧。
阅读更多：Numpy 教程
了解Numpy的内存使用
在使用Numpy时，应该了解其内存的使用方式和优化方法。Numpy的内存管理器将数组块在RAM中分配为一组连续的字节。当创建一个新的Numpy数组时，Numpy会预留一块新的内存。在创建数组时，Numpy还允许通过不同的数据类型指定数组元素的大小，有效地减少内存占用。例如，使用uint8代替int32可以将数组元素的大小减小四倍。
以下是一个简单的示例，说明Numpy如何以64位浮点数和32位整数存储数据，并影响其内存使用：
import numpy as np
# 创建一个随机的一维数组
x = np.random.random(100000)
# 打印x使用的内存大小
print(x.nbytes)
# 转换数据类型为32位整数并打印内存使用
x = x.astype(np.int32)
print(x.nbytes)
执行以上Python代码，可以看到32位整数类型的数组所占用的内存空间只有64位浮点数类型的数组的一半。
随时清理不需要的数组
Numpy在内存使用方面一个主要的特点是它的内存管理方式。当使用Numpy构建数组时，每次创造一个数组的时候，会预置一定的内存，以备初始数据存储，这种操作显然会造成内存浪费。当某些数组不再使用时，我们应该显式地将这些数组内存的释放。否则，这些数组将继续占用内存，导致内存使用量增加。
import numpy as np
# 创建第一个数组
x = np.random.random(1000000)
# 创建一个函数，用于检测当前内存的使用情况
def print_memory_usage():
print("{0:.2f} MB".format(
float(
sum( [ id(x[i].__array_interface__['data'][0]) for i in range(x.size) ] )
) / 2**20
))
# 打印内存使用情况
print_memory_usage()
# 创建第二个数组
y = np.random.random(1000000)
# 打印内存使用情况
print_memory_usage()
# 删除第一个数组并打印内存使用情况
del x
print_memory_usage()
# 删除第二个数组并打印内存使用情况
del y
print_memory_usage()
运行以上Python代码，可以看到内存使用情况随着数组的创建和删除而变化。注意，我们显式的删除了不需要的数组，以减少内存的使用量。
使用内存映射
当Numpy操作大数组时，内存映射是非常有用的方式。内存映射是一种IO方式，使用内存磁盘映射文件，在访问数据时，会自动从磁盘读取数据到内存。通过使用内存映射，可以有效地降低内存的使用，并加速数据的访问。
以下是一个简单的示例，说明如何使用Numpy的内存映射：
import numpy as np
# 创建一个大小为10GB的数组
x = np.memmap('big_file_array.dat', dtype='float32', mode='w+', shape=(1000000000,))
# 在数组中存储值
x[0:100] = np.ones((100,))
# 释放数组内存
del x
# 再次加载数组到内存
x = np.memmap('big_file_array.dat', dtype='float32', mode='r', shape=(1000000000,))
# 访问数据
print(x[0:100])
执行以上Python代码，可以看到我们创建了一个大小为10GB的数组，并将其中的前100个元素存储了值。当我们释放内存并再次访问数据时，Numpy自动从磁盘读取数据。
内存映射的另一个常见用例是在创建Numpy数组之前就指定其占用的内存大小，因此可以避免因数组过大而导致内存不足的情况。在下面的示例中，我们创建了一个1TB大小的内存映射文件，并将其用作Numpy数组，而不是在内存中分配1TB内存：
import numpy as np
# 创建大小为1TB的内存映射文件
data_file = np.memmap('big_file_array.dat', dtype='float32', mode='w+', shape=(1000000000000,))
# 填充数组
data_file[:] = np.random.randn(1000000000000)
# 转换为Numpy数组
data_array = np.array(data_file)
# 访问部分数据
print(data_array[:10])
运行以上Python代码，会在当前目录下创建一个大小为1TB的文件，并在其上使用内存映射和Numpy数组。请注意，此示例应仅用于展示目的，因为在大多数计算机上，1TB的文件将超过硬盘空间和内存大小。
减小数组的精度
在进行计算时，将数组元素的精度降低，可能会对降低内存需求产生显著效果。通过使用float32代替float64或使用int8代替int32等技巧，可以将数组元素的精度减少一半或更多。例如：
import numpy as np
# 创建1000万个元素的数组
x = np.random.randn(10000000)
# 打印数组占用内存大小
print(x.nbytes)
# 将数组精度降为float32
x = x.astype(np.float32)
# 打印数组占用内存大小
print(x.nbytes)
以上代码创建一个具有1000万个元素的数组，并将其精度从float64降低到float32。您可以看到，当数组精度降低一半时，内存使用量减少了一半。
避免拷贝大量数据
在Numpy中，数组是由一块连续的内存块构成。因此，将一个数组传递给函数时，将拷贝整个数组，并放在新的内存中。为了避免拷贝大量数据，可以使用Numpy的array视图。 array视图是这样一种构造，即同一块内存可以用来存储不同的数组或使用有不同的下标，而不会做任何数组拷贝。
例如，以下代码将创建一个数组，并对其进行切片，然后使用新切片创建一个视图。该视图与原始数组共享内存块，因此并不会产生任何拷贝：
import numpy as np
# 创建一个1000个元素的数组
x = np.random.rand(1000)
# 将数组切片
y = x[100:500]
# 创建一个视图
z = y.view()
总结
在本文中，我们介绍了在长期运行的应用程序中降低Numpy内存占用的方法和技巧。这些技巧包括了了解Numpy的内存使用方式、随时清理不需要的数组、使用内存映射、减小数组的精度、避免拷贝大量数据等方法。这些技巧可以帮助您更好地使用Numpy，并最大程度地减少内存占用。当您在编写长期运行的应用程序时，这些技巧非常有用，并且可以提高程序的效率和性能。
在使用Numpy时，您应该了解其内存使用方式和优化方法。可以通过指定精度、使用内存映射、清理无用的数组、使用array视图等方式来减小Numpy的内存占用。这些方法的目标是尽可能减少内存使用，以便在内存有限或需要持久化数据的情况下，提高算法的可扩展性和可靠性。
总之，Numpy是一款强大的数据处理工具，但在长期运行的应用程序中使用时需要小心。通过了解Numpy的内存使用和优化技巧，您可以减少内存占用并获得更好的性能表现。