比如我现在会生成近千万个向量,每个向量都是100维的,我先前都是用列表存储的,即使我不断的改,可这个内存占用依然很高,模拟代码如下,几十个g一下就用完了,要怎么处理了,
import numpy as np y = [] def f(): return np.random.rand(100) for i in range(10000000): y.append(f())
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过大的list列表不建议直接放内存里呢,列表里不是所有的值都需要同时处理的话建议存储磁盘。
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