def monitor_memory(interval=5):while True:memory_info = psutil.virtual_memory() print(f"Memory Usage: {memory_info.percent}%") time.sleep(interval) # 每5秒打印一次内存使用情况 monitor_memory(5) ``` 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 5. 使用matplotlib绘制内存使用情况 为了更直观...
GetGPUsGetMemoryUsageShowResult 类图示例: classDiagram class GPUtil { +getGPUs() } class torch.cuda { +is_available() +device(device) +memory_allocated(device) } class subprocess { +check_output(cmd) } class nvidia-smi { +--query-gpu=memory.used +--format=csv,nounits,noheader } GPUtil...
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。 原文地址:Python pandas.DataFrame.memory_usage函数方法的使用...
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...
You can combine both theinclude-childrenandmultiprocessflags to show the total memory of the program as well as each child individually. If using the API directly, note that the return frommemory_usagewill include the child memory in a nested list along with the main process memory. ...
DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 A 3 non-null int64 1 B 3 non-null object 2 C 3 non-null bool dtypes: bool(1), int64(1), object(1) memory usage: 251.0+ bytes describe() pd.de...
(3) memory usage: 57.8+ MB None *** 空值user_id 0 goods_id 0 cat 0 behavior 0 time 0 sex 0 addr 0 device 0 price 0 amount 0 dtype: int64 *** 行为项 pv 679668 cart 42714 fav 20601 buy 14582 Name: behavior, dtype: int64 *** 重复值 False 757565 dtype: int64 数据很干净...
viewrawcheck_memory_usage_1.py hostedwith by GitHub 为什么这样一个巨大的列表仅占48字节内存？这是因为range函数返回的类只表现为一个列表。范围比使用实际的数字列表更节省内存。你可以自己使用列表推导创建同一范围内的实际数字列表:import sysmyreallist = [x for x inrange(0, 10000)]print(sys....
df.info(memory_usage='deep') 把它保存到磁盘,这样我们以后可以用Vaex读取它: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 file_path='big_file.csv'df.to_csv(file_path,index=False) 直接通过Vaex或直接读取CSV,这速度将类似于Pandas。在我们的电脑上,两者都需要大约85秒。
non-null int64fbs 303 non-null int64restecg 303 non-null int64thalach 303 non-null int64exang 303 non-null int64oldpeak 303 non-null float64slope 303 non-null int64ca 303 non-null int64thal 303 non-null int64target 303 non-null int64dtypes: float64(1), int64(13)memory usage: 33.2 ...