np.array与list的内存大小比较

1. np.array与list 比较

a=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu

a=np.array([1,2,3,4])只需要存放四个数据，读取和计算更加方便。

2. np.array与list所占内存

def test():
    nums = []
    for _ in range(900000):
        nums.append(np.random.randn())
    nums1 = np.array(nums)
    print(round(sys.getsizeof(nums) / 1024 / 1024, 2))  # 7.37M
    print(round(sys.getsizeof(nums1) / 1024 / 1024, 2))  # 6.87M--准确大小

注：python中float占64bit，对应8byte，所以900000个float的内存大小为：（900000*8）/(1024*1024) ≈ 6.87M

3. 参考

https://stackoverflow.com/questions/11784329/python-memory-usage-of-numpy-arrays