输出: 现在我们将使用Index.memory_usage()函数来查找idx对象的内存使用情况。 # finding the memory used by the idx objectidx.memory_usage() Python Copy 输出: 该函数返回的值是48,表明有48个字节的内存被使用。 例子#2:使用Index.memory_usage()函数来检查MultiIndex对象的内存使用情况。 # importing panda...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中panda...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.memory_usage方法的使用。 Python pandas.DataFrame.memory_u...
importresourceimportpsutildefget_memory_usage():# 使用 resource 模块获取内存使用情况usage=resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)print(f"Memory usage:{usage.ru_maxrss}bytes")# 使用 psutil 模块获取内存占用率mem=psutil.virtual_memory()print(f"Memory usage percentage:{mem.percent}%")if__name__=="...
@profile def allocate_memory(n, count): The @profile decorator is applied to the allocate_memory function to enable memory profiling. large_string = "a" * (n * n) A large string is created in each iteration, causing memory usage to increase. $ python -m memory_profiler mem_prof.py ...
print(f"Memory Usage: {memory_info.percent}%") ``` 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 4. 实时监控内存使用率 为了实时监控内存使用情况,我们可以创建一个循环,定期获取并打印内存使用率。 示例代码: ```python import time def monitor_memory(interval=5):while True:memory_info = psutil....
%%file demo.py from memory_profiler import profile @profile def addition(): a = [1] * (10 ** 1) b = [2] * (3 * 10 ** 2) sum = a+b return sum 现在,我们可以调用该函数 from demo import addition %memit addition() #Output Line # Mem usage Increment Line Contents === 2 36....
memory_usage = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss / (1024 * 1024) # 转换为MB print(f"当前进程内存占用:{memory_usage:.2f} MB") ``` 3. 优化内存占用率的实用技巧 除了监控内存占用率外,优化内存使用也是关键。以下是一些常见的优化技巧: ...
print(f"Virtual Memory Size(VMS) memory usage: {vms_memory / 1024**2:.2f} MB")在这段代码...
load_boston >>> data = load_boston() >>> data = pd.DataFrame(data['data']) >>> print(data.info(verbose=False, memory_usage='deep')) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 506 entries, 0 to 505 Columns: 13 entries, 0 to ...