python函数太多_numpy Loadtxt函数似乎消耗了太多内存

将这个浮点数组保存到一个文本文件将创建一个24M的文本文件。当您重新加载这个文件时，numpy会逐行遍历文件，解析文本并重新创建对象。在

我预计在这段时间内存使用会激增，因为numpy在到达文件末尾之前不知道结果数组需要多大，所以我预计至少要使用24M+8M+的其他临时内存。在

以下是numpy代码的相关位，来自/lib/npyio.py：# Parse each line, including the first

for i, line in enumerate(itertools.chain([first_line], fh)):

vals = split_line(line)

if len(vals) == 0:

continue

if usecols:

vals = [vals[i] for i in usecols]

# Convert each value according to its column and store

items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)]

# Then pack it according to the dtype's nesting

items = pack_items(items, packing)

X.append(items)

#...A bit further on

X = np.array(X, dtype)

这种额外的内存使用不应该引起关注，因为这正是python的工作方式——虽然您的python进程似乎使用了1亿个内存，但在内部它会保持对哪些项目不再使用的了解，并将重新使用这些内存。例如，如果要在一个程序（save，load，save，load）中重新运行这个save load过程，那么内存使用量不会增加到200M

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