np.array内置变量

`np.array`是NumPy库中的一个函数，用于将列表或元组等序列转换为NumPy数组。在使用`np.array`函数时，可以指定一些参数来控制生成的数组的类型、形状等。以下是一些常用的`np.array`参数：

- `dtype`：指定生成的数组的数据类型。默认为`float64`。例如，`np.array([1, 2, 3], dtype='int32')`将生成一个数据类型为`int32`的数组。
- `ndmin`：指定生成的数组的最小维数。例如，`np.array([1, 2, 3], ndmin=2)`将生成一个形状为`(1, 3)`的二维数组。
- `copy`：指定是否复制输入序列。默认为`True`。如果设置为`False`，则生成的数组与输入序列共享数据。
- `order`：指定数组的存储顺序。默认为`C`，表示按行存储。如果设置为`F`，则表示按列存储。

除了以上参数外，`np.array`函数还可以接受其他一些参数，例如`buffer`、`offset`等。您可以参考NumPy官方文档中的说明来了解更多信息。

相关问题

清除内存np.array

### 如何释放或清除 NumPy 数组占用的内存

当处理大型数据集时，管理内存资源非常重要。对于大约 980 MB 的 NumPy 数组，在不再需要该数组的情况下可以采取几种方法来有效释放其占用的内存。

#### 使用 `del` 关键字删除对象
Python 中可以通过使用 `del` 来显式地销毁变量引用的对象。一旦没有任何其他地方引用这个对象，垃圾回收机制将会自动清理这块内存空间。

import numpy as np

arr = np.random.rand(1000, 1000)  # 创建一个大矩阵作为例子
print(f"Array size before deletion: {arr.size * arr.itemsize / (1024 ** 2):.2f} MB")

del arr  # 删除对数组的引用

#### 清除特定名称空间中的所有局部变量
如果是在函数内部操作，则可以在完成工作后调用 `locals().clear()` 或者更安全的方式是仅移除那些已知的大尺寸对象。

def process_large_array():
    import gc
    
    large_arr = np.ones((10000, 1000), dtype=np.float64)
    
    # 处理large_arr...
    
    del large_arr
    gc.collect()  # 手动触发一次完整的垃圾收集周期

#### 显式调用垃圾收集器
有时为了确保及时释放未使用的内存量，还可以通过导入并手动运行 Python 的内置模块 `gc`（Garbage Collector）。这有助于强制执行即时的垃圾回收过程。

import gc

# ...创建和使用NumPy数组...

gc.collect()

需要注意的是，虽然上述措施可以帮助尽快让操作系统重新获得可用 RAM，但在大多数情况下并不必要这样做；因为现代版本的 CPython 解释器已经相当擅长于跟踪哪些部分的数据应当被丢弃以及何时进行这样的动作[^1]。

weights = bagging.estimators_samples_ list = np.array(list) # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思

这段代码的中文解释是：weights表示袋装法中每个基分类器的权重，bagging.estimators_samples_是指BaggingClassifier类中的一个属性，表示每个基分类器所使用的样本集合，list是一个Python内置函数，将其转换为numpy数组后赋值给变量np.array(list)。