np.array内存分配

在 Python 中，np.array 内存的分配是由 NumPy 库负责完成的。当创建 np.array 对象时，NumPy 会分配所需的内存空间，并将数据存储在这个空间中。如果数据的大小超过了已分配的内存空间，则会重新分配更大的内存空间，该操作需要复制现有数据到新分配的内存空间中。为了优化内存使用和执行速度，NumPy 通常采用较大的初始内存分配，并且使用增量内存分配来管理内存空间。这样可以减少内存分配和复制的次数，提高程序的执行效率。

相关问题

np.array释放

np.array是NumPy库中用于创建数组的函数。当我们使用np.array创建一个数组时，内存会被分配用于存储该数组的元素。在Python中，内存管理由解释器自动处理，包括分配和释放内存。

当我们不再需要一个数组时，解释器会自动释放其占用的内存。这是通过垃圾回收机制实现的，即解释器会定期检查不再被引用的对象，并回收它们所占用的内存空间。

因此，当我们使用完一个np.array数组后，无需手动释放内存。解释器会自动处理内存的释放工作。

优化代码：import numpy as np i = input() i = int(i) arr = np.array([]) while i>0: a = int(input()) b = int(input()) sum = a+b arr = np.hstack((arr,sum)).astype(np.int) i-=1 r, = arr.shape print(r) for s in np.arange(r): print(arr[s])

下面是优化后的代码：

import numpy as np

i = int(input())
arr = np.empty((i,), dtype=np.int)

for index in range(i):
    a = int(input())
    b = int(input())
    arr[index] = a + b

print(i)
print(*arr, sep='\n')

优化说明：

1. 不需要在输入数据之前导入 `numpy` 库，可以直接在需要用到的地方导入。

2. 由于数组的大小已知，可以使用 `np.empty` 方法在内存中预先分配一块连续的空间，避免了多次调整数组大小的开销。

3. 使用 `for` 循环遍历整个数组，逐个读取输入的数据，计算并赋值给数组。

4. 最后使用 `print` 函数输出结果，其中 `*arr` 可以将数组展开为多个参数，每个参数以换行符 `\n` 分隔，达到和原来相同的效果。