占用内存空间

print("size of 0 int32 number: %f" % sys.getsizeof(ai32))
print("size of 1 int32 number: %f" % sys.getsizeof(bi32))
print("size of 5 int32 numbers: %f" % sys.getsizeof(ci32), end='\n\n')

print("size of 0 int64 number: %f" % sys.getsizeof(ai64))
print("size of 1 int64 number: %f" % sys.getsizeof(bi64))
print("size of 5 int64 numbers: %f" % sys.getsizeof(ci64), end='\n\n')

print("size of 0 float32 number: %f" % sys.getsizeof(af32))
print("size of 1 float32 number: %f" % sys.getsizeof(bf32))
print("size of 5 float32 numbers: %f" % sys.getsizeof(cf32), end='\n\n')

print("size of 0 float64 number: %f" % sys.getsizeof(af64))
print("size of 1 float64 number: %f" % sys.getsizeof(bf64))
print("size of 5 float64 numbers: %f" % sys.getsizeof(cf64))

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[1], line 1
----> 1 print("size of 0 int32 number: %f" % sys.getsizeof(ai32))
      2 print("size of 1 int32 number: %f" % sys.getsizeof(bi32))
      3 print("size of 5 int32 numbers: %f" % sys.getsizeof(ci32), end='\n\n')

NameError: name 'sys' is not defined

import numpy as np
import sys

# 32位整型
ai32 = np.array([], dtype=np.int32)
bi32 = np.arange(1, dtype=np.int32)
ci32 = np.arange(5, dtype=np.int32)

# 64位整型
ai64 = np.array([], dtype=np.int64)
bi64 = np.arange(1, dtype=np.int64)
ci64 = np.arange(5, dtype=np.int64)

# 32位浮点数
af32 = np.array([], dtype=np.float32)
bf32 = np.arange(1, dtype=np.float32)
cf32 = np.arange(5, dtype=np.float32)

# 64位浮点数
af64 = np.array([], dtype=np.float64)
bf64 = np.arange(1, dtype=np.float64)
cf64 = np.arange(5, dtype=np.float64)

• 空的 numpy 数组，无论什么类型，都是占用 \(96\) 个字节（byte）。

• int32 和 float32 都是占用 \(4\) 个字节，而 64 位的都占用 \(8\) 个字节。

此外，注意 sys.getsizeof() 函数返回的是对象所占用的空间大小，对于数组来说，除了数组中每个值占用空间外，数组对象还会存储数组长度、数组类型等其他信息。而如果只想要获取数组中存储的值的占用空间大小，可以使用 numpy.ndarray.nbytes ，使用 numpy.ndarray.itemsize 获取数组中每个值的占用空间大小。