构造一个全零的矩阵，并打印其占用的内存大小

最新推荐文章于 2024-09-08 14:44:14 发布
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#python #numpy #机器学习

本文介绍如何使用NumPy库创建一个5x5的全零矩阵，并计算该矩阵在内存中所占的空间大小。通过展示具体的代码实现，帮助读者理解如何利用Python进行基本的科学计算。

构造一个全零的矩阵，并打印其占用的内存大小

data = np.zeros((5,5))
print ('%d bytes'%(data.size * data.itemsize))
Python numpy大矩阵运算内存不足如何解决
01-19
程序运行，产生如下结果，然后进程终止，导致这一结果的原因很有可能是内存爆炸。 当两个较大的 (e.g., 10000*10000 维）ndarray 做运算(加法，or 乘法）时，很容易出现这样的结果. 解决办法： 大多数情况下，这种大矩阵都是稀疏的。尽可能地利用稀疏计算的方式，例如稀疏矩阵，或者只计算非 0 位置的值。 如果都是整数运算，可以设置 dtype=int，而非 dtype=float, 可以省下不少空间。 linux 系统下，使用 top 命令，可以很容易地看到内存（%MEM) 的使用情况。 # 代码段 1， true_similarity_matrix 是 int
Matlab 矩阵数组 创建矩阵-特殊矩阵 算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算 Matlab课程 教程 进阶
03-15
此外，`zeros(m,n)`和`ones(m,n)`函数分别用于生成全零和全一矩阵，而`eye(m,n)`则创建一个单位矩阵，即对角线元素为1，其余元素为0。 特殊矩阵在数学和工程应用中至关重要。以下是几种常见的特殊矩阵： 1. **对称...
创建一个简单的元素全为0或全为1的矩阵，并打印出其类型
机器视觉初学者
10-22 1万+
import numpy as np z=np.zeros((2,4),np.uint16)#构造两行四列的元素全为0的矩阵 x=np.ones((2,2),np.int8,‘F’) #构造一个两行两列的元素全为1的矩阵 print(type(z)) print(type(x)) print(x) print(z) ...
python工具包--Numpy小练习
Clichong
01-20 987
import numpy as np 1.打印当前Numpy版本 print(np.__version__) 1.18.1 2.构造一个全零的矩阵，并打印其占用的内存大小 Clichong = np.zeros((5,5)) Clichong array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0.
输入gml文件，输出相对应的0-1矩阵
aaaaaa112222的博客
11-08 169
在矩阵中对应的位置设为1。# 初始化一个n*n的零矩阵。#显示矩阵中全部内容。
numpy获得ndarray的byte数 内存中的大小
jiongta9473的博客
09-22 3675
使用.nbytes属性 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6]) a.nbytes 输出： 48
【Spark ML系列】Spark Matrix DenseMatrix SparseMatrix矩阵原理用法操作示例大全
wang2leee的博客
12-29 1252
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opencv-python学习笔记3-数组矩阵
最新发布
The_xz的博客
09-08 1588
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。它提供了一个强大的N维数组对象ndarray和用于操作这些数组的工具和函数。NumPy是许多其他科学计算和数据分析库（如SciPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等）的基础。
MATLAB开发：创建块对角矩阵的工具
接着预分配一个全零矩阵（或稀疏矩阵以节省内存）用于存储结果；最后将每一个输入矩阵按照其在对角线上的位置进行赋值操作，确保它们互不重叠且仅出现在对应的对角区块中。为了提高效率，尤其是在处理高维或稀疏矩阵...
python矩阵运算内存占用计算
RayChiu757374816的博客
08-31 3876
矩阵运算内存占用计算
numpy 小练习题（1）（附详细答案）
wzk4869的博客
01-18 1331
import numpy as np 1.打印当前 numpy 的版本 谨记下划线为两个。一个下划线会报错。 例如： 2.构造一个全零的矩阵，并打印其占用的内存大小 不妨利用np.zeros构造一个3*3的零矩阵 np.size()为数组中的元素数量，np.itemsize()为每个元素占的字节大小。 3.打印一个函数的帮助文档，例如numpy.dtype 读者在后续的学习中遇到不理解的函数时，可以用这个方法调出函数的帮助文档。 4.创造一个10—50的一个数组，并令其倒序排列 在我们的pytho
matlab矩阵太大内存,Matlab下大矩阵运算
weixin_35011928的博客
03-16 4709
通过memory和whos可以看到当前系统的内存使用情况和每个变量所占用的内存，例如：K>>memoryMaximumpossiblearray:7414MB(7.774e+009bytes)*Memoryavailableforallarrays:7414MB(7.774e+009bytes)*Memoryused...
分配矩阵空间不够
qq_40891747的博客
06-26 1万+
遇到的问题： 使用np.zeros((50000,50000))，创建一个50000*50000的矩阵的，报错，错误提示如下： Unable to allocate 18.6 GiB for an array with shape (50000, 50000) and data type float64 解决方法一： 理论上的是int64，占用内存 （50000500008)/(1024*1024)=19073.4863（差不多19G） np.zeros((50000,50000),dtype=np.i
【Python】小谈 numpy 数组占用内存空间问题
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Alan Lee
11-30 4万+
之前跟同学讨论过numpy数组的占用空间大小问题，但是今天给忘了，又重新试验了一下，主要是利用sys模块的getsizeof函数，使用的版本是 Python3.5。记录下来，以备后忘。 问题 一个空的numpy数组对象占用多大空间。 一个int32、int64、float32、float64数占用多大空间。 代码 import numpy as np import ...
【Educoder作业】问题求解——嵌套列表
JZYshuraK的博客
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【Educoder作业】问题求解——嵌套列表 这个实训作业主要针对的是嵌套列表的一种特殊情况——矩阵。就是每层列表长度相等。相当于C++C++C++里的二维数组，每层长度相等。 具体实现的话，以第一题为例： T1 打印零矩阵 我们定义一个中间列表mdl(middle)mdl(middle)mdl(middle)，每次把建立好的中间列表扔给我们的LLL即可。 m = int(input()) #行数 n = int(input()) #列数 ########## Begin ########## L = []
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numpy.zeros()的作用：通常是把数组转换成想要的矩阵； numpy.zeros()的使用方法： 用法：zeros(shape, dtype=float, order='C') shape:数据尺寸 例如：zeros(5) ----就是包含5个元素的零矩阵，默认dtype=float （没有填充数据，默认为0的矩阵---零矩阵） print(np.zeros(5)) 打印 ...
matlab 怎么打矩阵,matlab怎么打印矩阵 matlab 如何输出矩阵？
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matlab 如何输出矩阵a %注意变量a后面没有“;”号，即可输出disp(a) Matlab常用生成矩阵函数： zeros(m,n) 生成一个 m 行 n 列的零矩阵，m=n 时可简写为 zeros(n) ones(m,n)生成一个 m 行 n 列的元素全为 1 的矩阵, 当m=n 时可写为 ones(n) eye(m,n) 生成一个主对角线不亏待每一份热情，不讨好任何的冷漠。一旦攒够了失望，...
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