我有一个程序想要从命令行多次调用,但涉及读取一个大的pickle文件,因此每次调用可能都很昂贵.有什么方法可以让cPickle将文件映射到内存而不是完整地读取它？解决方法:您可能甚至不需要明确地执行此操作,因为您的操作系统的磁盘缓存可能已经做得非常好. 任何糟糕的性能实际上可能与反序列化的成本有关,而不是从磁盘读取它的成本.您可以通过创建临时ram磁盘并将文件放在那里来测试它. 并且消除反序列化成本的方法是将文件的加载移动到...
我正在通过numpy.loadtxt将csv文件加载到numpy数组中.我的数据有大约100万条记录和87列.虽然object.nbytes只有177159666字节,但它实际上需要更多的meomory,因为我在使用scikit-learn训练决策树时得到’MemoryError’.此外,在读取数据后,我系统中的可用内存减少了1.8 gig.我正在使用3 gig内存的linux机器上工作.那么object.nbytes是否返回numpy数组的实际内存使用量？train = np.loadtxt('~/Py_train.csv', delimiter=',', skiprows...
import numpy as np前言： 如果你厌倦阅读,请跳过序言,因为你已经知道了. 我最近在调试时遇到了问题.我写了’A = B = C = np.zeros([3,3]),我认为我刚刚定义了三个新的矩阵.我所做的事实上是不同的.我定义了一个新的矩阵(用零填充)和三个标签,每个标签都指向同一个矩阵.让我用以下示例说明：>>> a = b = [0,0] >>> a [0,0] >>> b [0,0] >>> # All good so far. >>> a[0] = 1 >>> a [1,0] >>> # Nothing short of what one would ex...
我有一个~1.81GB的CSV文件,有49行的行.它只有一列包含38个字符的字符串. 我正在使用Digital Ocean VPS(Ubuntu 12.04.4,Python 2.7,pandas 0.18.0,512MB RAM)上的read_csv读取此文件.我一次读5000行.然而,它开始在skiprows = 2800000处引发错误.这是我在重新启动的计算机上测试的代码,刚刚启动的Python：>>> pd.read_csv(filename, skiprows=2800000, nrows=5000, header=None)Traceback (most recent call last):File "<stdin>", l...
我使用keras实现了一个分类程序.我有一大堆图像,我想使用for循环预测每个图像. 但是,每次计算新图像时,交换内存都会增加.我试图删除预测函数内的所有变量(我确信它在此函数内部存在问题)但内存仍然增加.for img in images:predict(img, model, categ_par, gl_par)和相应的功能：def predict(image_path, model, categ_par, gl_par): print("[INFO] loading and preprocessing image...")orig = cv2.imread(image_path) image = ...
原因： __str__（）这个特殊方法将对象转换为字符串的结果效果图： 这种形式？ - 文章图片" />代码： # 定义一个Person类 class Person(object):"""人类"""def __init__(self, name , age):self.name = nameself.age = agep = Person(小黑,18) print(p)print(\n\n\n\n\n)# 定义一个Person类 class Person(object):"""人类"""def __init__(self, name , age):self.name = nameself.age = age# __str__（）这个特殊方法会在尝试将对...
fromkeys 这个方法涉及到可变不可变类型，记录下测试代码 不可变类型 #可变类型-list x=["zx","zx2","zx3"] dic=dict.fromkeys(x,[]) dic["zx"].append("x") #打印dict中的list id print(id(dic["zx"])) print(id(dic["zx3"])) print(id(dic["zx2"])) print(dic) 1540977509576 1540977509576 1540977509576 {zx: [x], zx2: [x], zx3: [x]} 可变类型 #可变类型-list x=["zx","zx2","zx3"] dic=dict.fromkeys(x,1) dic["zx"]=2 #打印...
我正在使用Windows 7上的python程序,实时匹配多个图像之间的功能.它是唯一运行的程序. 当我在笔记本电脑上运行它时,运行速度非常慢.但是,当我检查它与任务管理器使用的内存量时,它只使用大约46,000 KB.我想增加python进程可用的内存,以便它可以使用所有可用的内存. 任何建议将不胜感激.解决方法:如果您正在进行图像比较,那么很可能您受CPU限制,而不受内存限制.除非那些是巨大的图像,你可能还可以. 因此,请检查您的代码是否存在性能...
lines = len(open(filename, 'r').readlines()) //or open(filename, 'w').writelines(lines)在python中这行,关闭打开的文件？如果不是如何关闭未分配给任何变量的文件？这些类型的编码也被称为“引用语义”？解决方法:Python的垃圾收集器将在您上次使用它们之后的某个时间清理打开的文件对象(这可能会立即也可能不会立即生效).最好是明确的,例如：with open(filename, 'r') as f:lines = len(f.readlines())with open(filename, '...
这是一个愚蠢的问题,但我只是对此感到好奇. 假设我在Python shell,我有一些我查询的数据库对象.我做： db.query(的queryString) 该查询在0xffdf842c>处返回响应< QueryResult对象.或类似的东西.但后来我说“哦！我忘了把结果= db.query(queryString),这样我就可以实际使用查询结果！”嗯,是不是有一些方法让我参考内存中的对象？类似于result = reference(‘< QueryResult对象在0xffdf842c>‘)？解决方法:你可以做：>>> result=_在...
我觉得这个应该很容易,但经过无数次搜索和尝试后,我无法找到答案.基本上我有很多项目,我想以随机顺序采样而无需替换.在这种情况下,它们是2D阵列中的单元格.我将用于较小数组的解决方案不会转换,因为它需要改组内存数组.如果我必须采样的数量很小,我也可以随机抽样物品并保留我尝试过的值列表.不幸的是,我经常需要对所有细胞中的很大一部分进行采样,尽可能多. 我想创建的是迭代器,它使用itertools,numpy和/或random的一些组合产生下...
我有一个python对象,它本质上是其他对象实例的集合.您可以向其追加其他对象(它只存储在列表中).它是在读取文件时创建的,例如：def file_reader(file):obj = MyCollection()for line in file:other_obj = line_reader(line)obj.append(other_obj)return obj如果我稍后尝试覆盖该对象(通过读取不同的文件),原始数据不会被删除,该对象只是被扩展.奇怪的是,如果我使用不同的引用,这似乎会发生：obj1 = file_reader(file) obj2 = file_r...
我有一个大小为13000 * 300000的数组,填充0到255之间的整数.我想将它们的数据类型从整数更改为float,就好像数据是一个numpy数组：data.astype('float')在将其数据类型从整数更改为float时,它会显示内存错误.我有80 GB的RAM.它仍然显示内存错误.你能告诉我它是什么原因吗？解决方法:这里的问题是数据量很大(大约30GB的顺序数据,见How much memory in numpy array?),因此在尝试将数据放入内存时会导致错误.而不是整体操作,切片,然后执...
我一直在寻找方法来加速将数据帧推送到sql server并偶然发现方法here.这种方法在速度方面让我感到震惊.使用普通的to_sql花了将近2个小时,这个脚本在12.54秒内完成,推动100k行X 100列df. 因此,在使用示例df测试下面的代码之后,我尝试使用具有许多不同数据类型的df(int,string,float,Booleans).不过,我很伤心看到一个内存错误.所以我开始减小我的df的大小,看看有什么限制.我注意到,如果我的df有任何字符串,那么我无法加载到SQL Serve...
Python引用了一个内存池(memory pool)机制，即Pymalloc机制(malloc:n.分配内存)，用于管理对小块内存的申请和释放内存池（memory pool）的概念： 当 创建大量消耗小内存的对象时，频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低。内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够...