Numpy Jupyter Notebook内存管理

在本文中，我们将介绍如何在使用Numpy和Jupyter Notebook过程中进行内存管理。这方面的知识对于数据科学从业者来说非常重要，因为一个良好的内存管理策略可以防止计算机崩溃或运行缓慢。

阅读更多：Numpy 教程

内存使用基础

内存是计算机可用资源之一，它是用于存储数据和程序代码的临时存储区域。当程序运行时，它会向内存中写入数据并在计算完成后将其删除。在Python中，可以使用内置的id()函数来查看一个对象在内存中的地址。

例如，当我们声明一个简单的字符串变量时，该字符串存储在内存中的地址如下所示：

import sys
a = "Hello World"
print(id(a))
print(sys.getsizeof(a))

输出：

2450294809344
54

id()函数返回的整数值表示字符串在内存中的地址。sys.getsizeof()函数用于返回字符串占用的内存空间大小(单位为字节)。

Numpy数组内存管理

与标准Python列表不同，Numpy数组在内存管理方面有其独特的特点。基本的Python列表是一种动态结构，它可以自由扩展或缩小。相反，Numpy数组是静态结构，其大小不是可变的，而是在创建时设置。

Numpy使用的内存管理非常高效，可以使用np.ndarray.nbytes函数来计算数组占用的总内存大小(单位为字节)：

import numpy as np
arr = np.arange(1000000)
print(arr.nbytes)

输出：

以上代码中，数组arr占用了4000000字节的内存空间，即4MB。需要注意的是，这个数字并不包括Python对象的内存空间大小，因为它们使用单独的Python内存管理。

Jupyter Notebook内存管理

Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，提供给用户一个交互式的Python环境。在开发过程中，由于代码复杂或使用的数据集太大，可能导致Notebook过于占用内存。

在Jupyter Notebook中，可以通过命令%whos查看所有变量的大小，使用%reset来清除所有变量，并使用gc.collect()来强制垃圾收集:

import numpy as np
import sys
import gc

a = np.random.randn(1000, 1000)
b = np.random.randn(1000, 1000)
c = a.dot(b)

%whos
%reset -f
gc.collect()

以上代码中，我们创建了两个随机初始化的矩阵，并将它们相乘赋值给变量c。我们使用%whos命令查看了所有变量的大小，并且使用%reset命令清除了这些变量并强制执行垃圾收集。

如何避免内存泄漏

内存管理的一个重要方面是避免内存泄漏。内存泄漏是指由于程序没有正确释放内存而导致内存不断增长的情况。

在Python中，内存泄漏可以由多种因素引起，如无限迭代、循环引用、大内存分配等。避免内存泄漏的一个简单方法是使用contextlib模块中nullcontext()上下文管理器：

import numpy as np
import contextlib

with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
    with contextlib.nullcontext():
        a = np.random.randn(1000, 1000)
        b = np.random.randn(1000, 1000)
        c = a.dot(b)

print("Done")

上面的代码中，我们使用with语句将a和b的赋值以及它们的乘法操作封装在一个上下文管理器中。然后，我们使用with nullcontext()来避免无法释放内存。这将确保在程序完成后释放使用的内存。

性能考虑

内存管理不仅仅是为了避免计算机崩溃、程序运行缓慢或内存泄漏。此外，好的内存管理策略还可以增加程序的性能，因为它有助于减少内存分配和释放的次数。

在Python中，可以使用timeit模块来测试程序的性能。下面是一个简单的例子，比较在不同内存管理策略下的程序运行时间：

import numpy as np
import timeit

n = 1000
a = np.zeros((n,n))
b = np.zeros((n,n))

def without():
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            a[i,j] += b[i,j]

def with_temp():
    temp = np.zeros((n,n))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            temp[i,j] += b[i,j]
    a += temp

print(timeit.timeit(without,number=10))
print(timeit.timeit(with_temp,number=10))

以上代码中，我们定义了两个函数，分别是不使用临时数组和使用临时数组来完成矩阵加法的版本。然后，我们使用timeit函数分别对这两个函数进行了10次测试。最终输出这两个函数的运行时间。

由于内存分配、释放和复制所涉及的复杂性，使用临时数组版本的程序可以显著提高性能。我们可以使用类似的原则来改进我们的Python代码，从而获得更好的性能。