numpy矩阵的最大元素/大小？答案

【问题标题】：Max element/size of a numpy matrix?numpy矩阵的最大元素/大小？
【发布时间】：2011-07-20 08:20:30
【问题描述】：

numpy 矩阵的最大元素/情况是多少，或者 numpy 矩阵的最大大小是多少？

上面的代码以可变矩阵大小返回内存错误...那么它取决于什么环境因素（可用内存的连续数量？）？

for ret in xrange(5000,7000,50):

   res = []
   for x in xrange(ret):
       temp=[]
       for y in xrange(ret):
           temp.append(random.random())
       res.append(temp)

  print "r"
  r = numpy.mat(res)
  print "s"
  s = numpy.mat(res,dtype='f4')
  print "t"
  w = numpy.mat(res,dtype('f8'))

问题：它何时以及为什么返回“内存错误”？

ps：我使用 Windows 上可用的最后一个 python 和 numpy（是的，我知道...） 7 64bit。

【问题讨论】：

res 在每个循环中被覆盖。我想这不是你的本意？你最后一行错了，应该是w = numpy.mat(res,dtype='f8')。如果 ret 没有在您的原始代码中被覆盖，您可能会收到 MemoryError，因为结果列表太大。
你的内部两个循环可以替换为r = np.random.random((ret, ret))
另外，您的内存错误可能来自您正在构建的列表，而不是 numpy。使用嵌套列表创建一个 numpy 数组将使用比直接创建更多的内存。 7000x7000 根本不是很大。

标签： python windows memory-management matrix numpy

【解决方案1】：

见Upper memory limit?。

至于什么时候返回内存错误，答案是为其中一个大对象分配内存的时候。它可以是任何一个，因为当您分配res 的后面几行时，您的内存量将比以往任何时候都多，因为直到您指向 @ 之后，numpy 矩阵才会被垃圾收集987654323@、s 或 t 在另一个对象（在下一次迭代中创建的新矩阵）。

【讨论】：