memory_size=sys.getsizeof(int_array)print(f"数组占用的内存大小:{memory_size}bytes") 1. 2. 3. 4. 饼状图:数组元素类型占比 为了进一步理解数组的特性,我们可以通过饼状图表示数组中不同数据类型的占比。在Python的array中,通常会使用不同的typecode,下面是一个展示数组不同typecode占
importsys array=[1,2,3,4,5]size=sys.getsizeof(array)print("数组的内存大小为",size,"字节") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上述代码中,我们先创建一个包含5个整数的数组array。然后,使用sys.getsizeof()函数获取数组的内存大小,并将结果存储在变量size中。最后,打印出数组的内存大小。 使用numpy库获取数组...
if hasattr(obj, '__slots__'): # can have __slots__ with __dict__size += sum(get_size(getattr(obj, s), seen) for s in obj.__slots__ if hasattr(obj, s))return size除去判断__dict__和__slots__属性的部分（针对类对象），它主要是对字典类型及可迭代对象（除字符串、bytes、bytea...
>>> sys.getsizeof(lst) 879840 >>> a = array.array('i', lst) # i表示数组中元素的类型,具体支持的类型见下面的表格 >>> a.itemsize # 每个元素占用的内存大小,这里为4byte 4 >>> sys.getsizeof(a) # 可以看到,总的大小为400064=4*num+64,比list类型少了一半多 400064 array支持的数据类型(...
import sysmyreallist = [x for x inrange(0, 10000)]print(sys.getsizeof(myreallist))# 87632 viewrawcheck_memory_usage_2.py hosted with by GitHub 6. 返回多个值 Python中的函数可以返回多个变量，而无需字典、列表或类。它的工作原理如下：defget_user(id): # fetch user from data...
values()ifnotisinstance(v,(str,int,float,bytes,bytearray)))# size += sum((get_size(k, seen...
shape(my_list) print("Number of rows:", num_rows) print("Number of columns:", num_cols) # Number of rows: 3 # Number of columns: 3The np.shape() function returns the dimensions of a 2D array or list, i.e. its number of rows and columns. Therefore, parsing the 2D list, “...
get/set_decimal_point – decimal mark used for monetary values Y - get/set_bool – whether boolean values are returned as bool objects Y - get/set_array – whether arrays are returned as list objects Y - get/set_bytea_escaped – whether bytea data is returned escaped Y - get/set_jso...
array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]transposed = zip(*array)print(transposed)# [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')] 10. 链式对比 我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。 a = 3print( 2 < a < 8) # Trueprint(1 == a < 2) # ...
array of shape (min(X, y),) . X的奇异值。仅在X为稠密时可用。 方法 fit(X, y[, sample_weight]) 拟合线性模型。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 predict(X) 用线性模型预测。 score(X, y[, sample_weight]) 返回预测的确定系数R2。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。 这...