如何在pandas中分配内存
在pandas中，可以使用memory_usage()方法来查看DataFrame或Series对象占用的内存大小。如果需要分配更多的内存给DataFrame对象，可以使用astype()方法将数据类型转换为占用更少内存的类型。
以下是在pandas中分配内存的一般步骤：
- 使用
memory_usage()方法查看DataFrame或Series对象的内存占用情况。
df.memory_usage()- 使用
astype()方法将数据类型转换为占用更少内存的类型。例如，可以将整数类型转换为更小的整数类型（如int8、int16、int32）或将浮点数类型转换为更小的浮点数类型（如float16、float32）。
df['column_name'] = df['column_name'].astype('int8')- 对于字符串类型的列，可以使用
category类型来减少内存占用。首先，将列的数据类型转换为category类型，然后再进行其他操作。
df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')- 如果DataFrame中有很多重复的字符串值，可以使用
intern=True参数来共享相同的字符串对象，从而减少内存占用。
df['column_name'] = df['column_name'].astype('category', intern=True)- 使用
info()方法查看DataFrame的内存占用情况，以确保内存分配的效果。
df.info()需要注意的是，内存分配的效果取决于数据的特点和使用的数据类型。在实际应用中，可以根据数据的特点和需求进行适当的内存优化。
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我用pandas编写脚本，但为了提高效率，我需要切换到dask，但我不确定如何在dask中实现unstack和reindex？ 这是我的pandas脚本的样子： df_new = df.groupby(['Cars', 'Date'])['Durations'].mean().unstack(fill_value=0).reindex(columns=list_days,index=list_cars,fill_value=0).\
round().reset_index().fillna(0).round()
浏览 11提问于2020-06-18得票数 0
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2回答
我搜索如何选择一行字行，所以我使用这个脚本
import pandas
import datetime
df = pandas.read_csv(
r"C:StockEtablissement_utf8(1)\StockEtablissement_utf8.csv",
sep=",",
)
communes = ["PERPIGNAN"]
print()
df = df[~df["libelleCommuneEtablissement"].isin(communes)]
print()
所以我的脚本
浏览 4提问于2022-02-09得票数 0
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我正在分析一个利用Pandas来处理一些CSV的程序。我使用psutil's Process.memory_info报告虚拟内存大小(vms)和驻留集大小(rss)值。我还使用Pandas DataFrame.memory_usage (df.memory_usage().sum())来报告内存中dataframes的大小。
报告的vms值和df.memory_usage值之间存在冲突，其中Pandas只为dataframe报告的内存比Process.memory_info调用报告的整个(单线程)进程的内存要多。
例如：
rss: 334671872 B
vms: 66
浏览 5提问于2019-10-14得票数 10
1回答
我想更新熊猫的最新信息
你好，我想比较一下pandas数据帧计算中单核和多核的速度。给定以下情况，第i行中的列‘c’是从‘i-9’行到‘i’行的'a‘的值的平均值。
from multiprocessing import Process, Value, Array, Manager
import pandas as pd
import numpy as np
import time
total_num = 1000
df = pd.DataFrame(np.arange(1,total_num*2+1).reshape(total_num,2),
c
浏览 0提问于2019-01-30得票数 1
1回答
我正试图通过PandasUDF将工作负载均匀地并行化。
这个函数相当昂贵，我希望每个工作人员同时运行该函数最多n次。有什么办法可以控制PandasUDF是如何在工人之间分布的吗？
例如，假设我的DataFrame中有20个组，我的集群由5个工作人员组成，我希望每个工作人员同时在4个组上执行udf：
df.groupBy('GROUP_IX').applyInPandas(my_pandas_udf, some_output_schema)
我事先尝试过按df范围进行重新分区，但这并没有给出我所针对的确切的统一工作负载分布(有时超过4个分区最终在同一个工作人员中完成)：
df.r
浏览 3提问于2021-08-24得票数 3
我看过，但我还没有找到任何关于Python的建议，特别是关于使用Spyder控制台的建议。
如果我在脚本中实现过滤掉变量资源管理器中不再需要的变量的代码，会不会加快程序的执行速度？我不确定这是否是一个好习惯。
例如，如果我使用pandas导入多个文件，如下所示：
import pandas as pd
import glob
path = r'C:\Desktop\files'
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
然后，例如，将所有文件连接到一个数据帧中：
li = []
for filename in all_fi
浏览 15提问于2021-06-10得票数 0
有没有人知道pandas，python中的所有列？我刚刚为pandas创建了一个包含超过20,000列的数据帧，但我得到了内存错误。
非常感谢
浏览 5提问于2013-10-07得票数 1
2回答
我们有一个功能，允许用户通过UI界面拖放一个模块，形成一个数据处理管道，如读取数据、进行预处理、进行分类训练等。拖放后，这些模块将按顺序执行。
每个模块将启动一个容器(通过k8s)运行，前一个模块处理的结果以文件的形式保存到cephfs中，下一个模块读取该文件，然后执行操作。这个序列化/反序列化过程很慢。我们计划使用RAPIDS来加速这个管道:通过将数据放在GPU MEM中来改善模块间的数据交换。使用cuDF/cuML而不是Pandas/SKLearn来获得更快的处理速度。
目前我们已经确认可以将这些模块从Pandas/SKLearn移植到cuDF/cuML中，但是由于每个模块都运行在一个容器
浏览 2提问于2019-04-03得票数 4
我想把像SQL这样的pandas应用程序用于web应用程序(而不是将数据保存在pSQL中，而只是将其保存在pandas DataFrame中，因为数据不到1 1GB，并且不会经常变化)。如果我基于列上的多个过滤器进行查找(例如，age > x，age < y，income > p，income < q)有什么方法可以加快过滤速度吗？或者它已经在下面完成了。在SQL中，一个人会声明一个关于年龄和收入的索引来加速这样的查询，我想知道pandas做这件事的方式是什么。
浏览 0提问于2013-02-06得票数 3
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我想继续我之前的问题，这个问题被误解为与二维几何有关，因此我没有得到令人满意的答案()，并再次问它，但这次，正确地说，高亮显示，我说的是三维Cgals多面体几何。
在CGAL手册中，我看到可以实例化HalfedgeDS。我想把它放在共享内存中，以便其他进程可以使用它(请注意，它必须在进程之间共享，而不是在线程之间)。如何使我的自定义分配器适合我的需要，以便我可以把它作为参数？其他参数--“特性”和“项”--通常在只使用顶级类时不必担心。下面我发布了我在CGALs手册中找到的最有趣的片段，我认为这可能会有所帮助：
HalfedgeDS是一个类模板，将用作其他类模板的参数，例如CGAL::Pol
浏览 2提问于2012-10-09得票数 2
1回答
如何在堆积面积图中添加颜色
、、、、
请注意，我需要在我的代码中添加一个区域颜色，以显示如下所示的图： ? 我的代码如下： import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'Time': [1,2,3,4,5],
'T=0': [0.5,0.16,0,0.25,0],
'T=2':
浏览 57提问于2021-08-29得票数 0
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我读过关于栈和堆的书，但我不知道这个
X在哪里(堆中还是堆栈中)？我的代码有没有内存泄漏？
struct st
{
int x;
int* y;
};
st* stp;
void func()
{
st* s=new st();
s->x=2;
s->y=new int(5);
stp=s;
}
int _tmain(int argc, TCHAR* argv[], TCHAR* envp[])
{
func();
cout << stp->x << " "
浏览 1提问于2011-11-30得票数 3
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在我的C代码中
complex float M[n][n];
complex float *delta = malloc(n * sizeof *delta);
complex float *v = malloc(n * sizeof *v);
for (i = 0; i < n; i++) {
v[i] -= 2.*delta[j]*M[j][i];
}
其中i和n是ints。
有人建议我使用__builtin_assume_aligned来确保它们是对齐的，以帮助自动矢量化。然而，在看了这些文档之后，我不知道如何做到这一点。
您将如何将其用于此代码？
这个问题中的代码是从中
浏览 4提问于2017-01-14得票数 6
我必须编写一个程序，从用户输入中读取一串数字，直到它读到0。例如，如果引入的值为1、2、3、0，则数组X将包含1、2和3，数组大小为3。插入的值没有指定的限制，我不能只声明任意大小的数组，那么是否有办法动态地增加数组的大小，以便在读取数组时保存更多int值？
浏览 7提问于2016-06-12得票数 1
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我的程序包含600000个元素(每个元素都是一个结构)。当我调试程序时，它被授予了OutOfMemoryException
FlightLeg *legRecord= new FlightLeg[600000];(FlightLeg is a structure)
该程序消耗了大量时间，因为它需要进行几次数据处理和初始数据加载(超过两天！)。
因此，我希望在调试时进行更改。我认为把600000换成更小的价值会有帮助。如果我错了，请给我任何建议。
你能告诉我有什么办法在调试的时候改变600000吗？因为我不想丢失之前花了两天时间的数据加载。
浏览 1提问于2012-12-05得票数 0
1回答
我有以下两个变量：
print('Column vector type %s and shape %s' % (type(target), target[0:X_train.shape[0]].shape))
print('Data frame type %s and shape %s' % (type(X_train), X_train.shape))
这一产出是：
Column vector type <class 'numpy.ndarray'> and shape (87145,)
Data frame type <cl
浏览 1提问于2019-02-04得票数 0
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7回答
所以我正在读一个类的一些代码，我对变量在C中是如何被释放的感到有点困惑。
给出的代码是
#include<stdio.h>
main () {
int n=0;
char *p = "hello world";
while (*p!= 0) { // *p != '\0';
putc(*p, stdout);
p++;
}
printf("\np = %d", *p);
printf("\np = %d\n", p);
}
所以我知
浏览 9提问于2013-11-05得票数 10
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我有拼花文件，也就是800 K行x8.7K列。我把它装进了一个dask数据仓库：
import dask.dataframe as dd
dask_train_df = dd.read_parquet('train.parquet')
dask_train_df.info()
这产生了：
<class 'dask.dataframe.core.DataFrame'>
Columns: 8712 entries, 0 to 8711
dtypes: int8(8712)
当我尝试执行像dask_train_df.head()或dask_train_df
浏览 0提问于2018-12-24得票数 6
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2回答
在dotNET中，我们可以编写非托管代码，我可以在哪里动态分配内存(通过关键字: stackalloc，new)，使用指针等。
是否可以释放内存(例如，通过C++中的delete之类的操作)？
浏览 0提问于2012-08-01得票数 0
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1回答
我正在构建一个Spark应用程序，在这里我必须缓存大约15 GB的CSV文件。我在这里读到了在Spark1.6中引入的新UnifiedMemoryManager：
它还显示了以下图片：
作者在User Memory和Spark Memory之间的不同之处(再次分裂为Storage and Execution Memory)。正如我所理解的，火花内存对于执行(洗牌、排序等)和存储(缓存)东西是灵活的--如果一个人需要更多的内存，它可以从另一个部分使用它(如果不是已经完全使用的话)。这个假设正确吗？
用户内存的描述如下：
用户内存。这是星火内存分配后剩下的内存池，完全取决于您以您喜欢的方
浏览 0提问于2017-05-03得票数 15
1回答
我有一个类，我想编写一个泛型排序列表，我们可以将它与该类一起使用：
class A
{
int n;
public:
A(int n):n(n){}
};
这就是我想做排序列表类的方式
template <class T>
class SortedList
{
T* data;
int size;
int max_size;
void expand();
static const int EXPAND_RATE=2;
static const int INITIAL_SIZE=10;
public:
SortedList();
};
templat
浏览 5提问于2021-06-11得票数 0
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我想对10^9元素进行手术。为此，它们应该存储在某个地方，但在c中，数组似乎只能存储10^6元素。那么，对于c中这么多的元素，有什么方法可以操作吗？
引发的错误是error: size of array ‘arr’ is too large"。
浏览 5提问于2011-09-26得票数 1
简短问题
当Pandas在HDFStore (例如：.mean()或.apply() )上工作时，它是将内存中全部数据作为DataFrame加载，还是以序列的形式逐个处理记录？
详细说明
我必须处理大型数据文件，并且我可以指定数据文件的输出格式。
我打算使用Pandas来处理数据，并且我想设置最佳格式，使其性能最大化。
我已经看到panda.read_table()已经走了很长的路，但它仍然至少需要与我们想要读取的原始文件大小一样多的内存(实际上至少是内存的两倍)才能转换为DataFrame。这可能适用于最大1 GB的文件，但大于1 GB的文件？这可能很难，特别是在在线共享机器上。
然而，我已
浏览 0提问于2013-03-29得票数 6
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我们有一个Java应用程序，它通过JNA调用用C编写的.so库，因此Java应用程序和C代码运行在同一个过程中。
我们发现了一个缓慢的内存泄漏，并且通过JVM堆监视器将JVM堆排除在外，确认JNA或C代码中存在这个问题。
我们发现jemalloc可以跟踪内存分配，所以我们用--prefix=/usr/local --enable-prof选项安装它，并设置LD_PRELOAD=/usr/local/lib/libjemalloc.so和MALLOC_CONF=prof_leak:true,lg_prof_sample:17,prof_final:true,prof_prefix:/home/a
浏览 19提问于2021-12-06得票数 0
我有一个大约1亿行的熊猫数据框架。并行处理在多核机器上工作得很好，每个核的利用率都是100%。但是，executor.map()的结果是一个生成器，因此为了实际收集已处理的结果，我遍历该生成器。这是非常非常慢(小时)，部分是因为它是单一的核心，部分是因为循环。实际上，它比my_function()中的实际处理要慢得多
是否有更好的方法(可能是并发和/或向量化的)？
编辑:在Python3.7.0中使用熊猫0.23.4 (最新版本)
import concurrent
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [], '
浏览 0提问于2018-10-30得票数 1
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系统信息:Linux2.6.32-573.12.1.el6.x86_64 (mockbuild@x86-031.build.eng.bos.redhat.com) (gcc版本4.4.7 20120313 (Red 4.4.7-16) (GCC) ) #1 SMP Mon 11月23日12:55:32 EST 2015
RAM 48 GB
问题:我想要malloc() 100 GB内存。但是它没有在红帽子系统上进行分配。
我发现在macOS中可以用8 GB内存分配100 GB (clang编译)。我对此很困惑。
也许这个链接中描述的延迟分配？
但是为什么linux系统不能呢？我试过ubuntu
浏览 2提问于2016-11-30得票数 0
2回答
我试图弄清楚在操作系统中内存是如何在最低级别分配的。据我所知，操作系统只是对可用的和不可用的内存进行簿记保存，而C编程语言将在最低级别进行分配。
因此，第一个例子是我提出的一个简单的内存分配系统，然后我从以下资源中拿出了一个例子：。
例-1：
struct heap_elements {
int start_address;
int end_address;
int size;
int reservation;
};
struct heap_elements heap[25];
// Write
浏览 0提问于2019-05-01得票数 3
我有一个包含3m+ (有序)行和100列的数据集，我可以使用Pandas将其加载到我的笔记本中。我想追加大约900列，这些列是使用100个现有的列计算得出的。最终目标是训练几个机器学习模型(NN，随机森林)。
当我尝试使用Pandas添加列时，由于RAM不足(我有25 to )，我的机器崩溃了。因此，我尝试使用Dask，它允许我毫无问题地计算900列。然而，Dask数据帧不能用作随机森林(Sklearn)和Keras模型的输入，所以我猜在某些时候您必须将其转换回pandas数据帧。
在这一点上我被卡住了。速度是相当重要的，因为我需要经常改装模型。有没有人有好的建议？
浏览 18提问于2021-05-22得票数 1
在python中，array.array是一个可变的结构。
但是，我不确定插入操作在array.array结构中是如何工作的。
由于array.array使用连续内存，如果新元素不能以连续方式放置，它是否创建一个新的内存块并复制数组的所有元素？它是否为插入操作预留了额外的未使用空间？
浏览 4提问于2019-10-30得票数 1
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当在PySpark驱动程序中创建新的Python进程(例如，使用JobLib或其他多处理库)时，这些进程是共享Spark驱动程序内存，还是在该PySpark驱动程序JVM之外分配内存？
浏览 17提问于2018-07-21得票数 2
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2回答
如何在程序中引用对象和变量？
、、、、
免责声明:我不是一个非常有经验的人，许多问题可能看起来很愚蠢或措辞不当。
我听说过堆栈和堆，也读过一些关于它们的文章，但仍有一些事情我不太明白：
程序如何找到空内存在物理内存中存储新的变量/对象。
程序如何知道对象从何处开始，对象在内存中的位置。使用数字变量，我可以想象内存中提供了一些额外的信息来显示变量占用了多少位，但是如果我错了，请纠正我。
这类似于我的第一个问题，但是:当变量的值仅以零表示时，程序如何不将其与空闲内存混淆。
对象值null是否意味着一个对象的地址是0的一串，还是该对象指向的是虚无？如果是这样的话，“引用”是如何存储的，以便稍后分配给它一个地址？
浏览 0提问于2019-01-30得票数 0
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我有一个包含100,000行和125个特征的数据集，并连续输出。我在带有16 on内存的2013 macbook pro上运行numpy、pandas和sklearn。仅使用10,000行和5个特征进行训练，当我尝试使用sklearn RandomForestClassifier预测测试集中的1,000行时，ipython内核就死了。只有10,000 x 5要训练，1,000 x 5要预测，我应该达到这个极限吗？
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn as sk
from sklearn.ensemble import
浏览 4提问于2016-10-22得票数 0
每当我读取包含一列字符串的CSV文件时，我发现默认情况下，pandas将它的dtype作为object。我曾尝试使用mydf['mycol'].astype(str)将列mycol的dtype从object更改为str，但它没有工作--它没有给我错误，但同时，dtype保持不变。
我读到pandas是建立在numpy之上的，numpy允许str_和unicode_ 。我不太熟悉pandas的内部工作，也不熟悉一般的numpy。
在使用pandas.io.parsers.read_csv确保CSV文件中的字符串列被读取为dtype of str而不是object时，有什么可以
浏览 2提问于2015-02-19得票数 2
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我正在阅读Page-Locked Host Memory中的Cuda Programming Guide，并且想知道使用函数cudaHostAlloc创建时这个固定内存分配在哪里？它在内核地址空间吗？或者是在进程地址空间中分配的？
浏览 1提问于2018-03-25得票数 4
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我是Python新手，我不知道为什么当我使用Numpy hstack将两个pandas数据框架连接在一起时，内存使用量会急剧上升。pandas.concat的性能甚至更差--如果它能完成的话--所以我使用了NumPy。
这两个数据帧比较大，但是我有20 gb的空闲RAM (使用11 gb，包括我想要复制的两个数据帧)。
数据帧a和b具有形状：
a.shape (66377, 30)
b.shape (66377, 11100)
当我使用np.hstack((a,b))时，免费的20 up的had已经完全用光了。
浏览 1提问于2014-05-23得票数 3
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如何在Swift中调试内存警告？
、、、、
我正在开发一个应用程序，它在iPad mini 1上扩展使用后肯定会有一些内存问题。调试器会开始发出内存警告，直到它崩溃，我想知道我们代码中的哪个控制器导致了这个问题。
下面是调试消息的一个示例。
2015-03-11 17:04:02.420 PROJECT_NAME[154:4100] Received memory warning.
我得到的调试消息给出了一个时间戳和带有一些信息的项目名称。我如何使用它来找出是什么控制器导致了这个问题？括号信息似乎不是代码行号，因为它之前的名称是项目名称，而不是文件名。
我一直在考虑的另一个选择可能是在控制器didRecieveMemoryWarning
浏览 3提问于2015-03-11得票数 2
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1回答
我的应用程序要求我拥有一个QList，它将包含1<x< 10000+对象。现在我有几个问题。
首先，我应该将QList声明为指针还是直接在堆栈上？QList中的对象非常小，是QFileInfo的包装器。但我该怎么做呢？
堆栈上的对象列表？
指向堆上对象的指针列表(在堆栈上)？
一个..。
QList*
首先，如果我选择了解决方案2，那么我的堆会不会一团糟，因为我只是在整个地方分配了一小部分数据？我不想那样。第二，如果我选择第三种解决方案，当我访问各个对象时，这在内存中会是怎样的呢？我可以创建指向它们的指针(它们毕竟在堆中)吗？
然后我们再谈另一个问题。这个列表将
浏览 7提问于2012-02-22得票数 2
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我通过这段代码发现了Pandas的另一个内存泄漏：
import pandas as pd
store = pd.HDFStore(hdf[0])
par = store[hdf[1]][:, hdf[2]]
store.close()
for pixel in pix_fac.itervalues():
fac = pixel[4][::2]
meas = array(par.loc[fac])
100%的计算机内存在几秒钟内就达到了，冻结了所有东西。我使用的是Debian2.30，英特尔i5，8 GB内存。
我相信这与以下问题有关：
有人知道我该如
浏览 2提问于2014-03-26得票数 4
这个问题与遵循MISRAC:2012准则的国际标准化组织C99编码有关。
我正在寻找关于Dir 4.8的指导，“如果指向结构或联合的指针从未在翻译单元中被取消引用，那么对象的实现应该被隐藏”与Dir 4.12一起“不使用动态内存分配”。
在用C实现抽象数据类型时，通常使用指向描述ADT内部状态的结构的指针的句柄来引用ADT。这可以按照Dir 4.8使用不透明指针来完成，这样做的好处是内部细节对用户仍然是隐藏的。
通常，这些ADT中可能存在多个，因此必须有一种方法来创建多个句柄。这可以通过在初始化函数中为句柄引用的内部细节分配内存来解决，但是在Dir 4.12中不允许这样做。
另一个选项是初始化
浏览 7提问于2016-02-11得票数 3
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1回答
如何在函数中释放内存
、、、
所以我的问题是如何在这个函数中释放“输入”和“输出”。
void DSprite(
SDL_Surface* Input,
SDL_Surface* Output,
int InputX, int InputY,
int InputWidth, int InputHeight,
int OutputX, int OutputY,
bool FollowCamera
)
{
... cod
浏览 0提问于2012-03-27得票数 1
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我有下面的链表实现，其中我在内核中调用malloc。现在我需要在主机中查看结果。基本上，我需要传输我在设备中创建的任何内容，以便传输到主机。
我研究了几个实现，但没有得到清晰的想法。
struct SlabList{
int val[SLAB_SIZE];
int key[SLAB_SIZE];
struct SlabList* next;
};
__global__ void insertKernel(struct SlabList* head_ref, int* new_key, int* new_val, int size){
浏览 0提问于2019-04-06得票数 0
2回答
我在删除类的析构函数中的类属性时遇到了问题，如果我尝试在经典的过程程序中做同样的事情，它会完美地工作。
但是如果我尝试执行下面的代码，析构函数不会delete“数组”，也不会释放内存：
class MyClass
{
private:
int *array;
int n = 2000000;
public:
MyClass(){
this->array = new int[n];
for(int i=0; i<n; i++){
array[i] = i;
}
}
~MyC
浏览 0提问于2013-06-28得票数 2
我需要对熊猫DataFrame()执行一些操作，以评估一些度量，但保留原来的DataFrame。所以我想我应该从记忆中复制它开始：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,3]})
df2 = pd.DataFrame(df1)
印刷时
print(id(df1), id(df2))
我确实有两个不同的系统附件。因此，在我的意义上，这是DataFrame()的两个不同的实例。
但是，如果我这样做了：
df2['b'] = [4,5,6]
print(df1)
df1以'b‘列出现，尽管我只在df2
浏览 0提问于2019-04-23得票数 1
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1回答
我试图在CUDA中实现一个基本的面向对象程序。
我有以下课程：
/*
* File: Point.h
*/
class Point {
private:
float x;
float y;
float z;
public:
__host__ __device__ Point(float x, float y, float z);
__host__ __device__ float getX();
__device__ float getY();
__dev
浏览 1提问于2014-03-25得票数 0
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1回答
第一次提问，所以别拿这个来反对我...
对于我创建的标准对象和子类，在分配或泄漏工具中查找特定对象是相当简单的。也就是说，如果我想看到一个名为ViewController的UIViewController子类，我可以在分配工具中滚动，并看到生命对象的数量增加和减少。类似地，如果该对象被泄漏，则将列出它。我甚至可以搜索特定的对象。
但是，我不确定在查找Objective-C块时要查找什么。我注意到在泄漏工具中，泄漏的块显示为__NSMallocBlock。但是，在使用分配工具时，不会显示对__NSMallocBlock的搜索。
有什么想法在分配工具中寻找跟踪Objective-C块的方法吗？
非
浏览 0提问于2011-11-23得票数 9
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1回答
使用pandas数据帧的内存泄漏
、、、、
我在多线程代码中使用pandas.DataFrame (实际上是一个名为Sound的DataFrame的自定义子类)。我注意到我有一个内存泄漏，因为我的程序的内存使用量逐渐增加超过10mn，最终达到我计算机内存的100%并崩溃。
我使用来跟踪这个漏洞，发现MyDataFrame的实例数量一直在增加，而它不应该：run方法中的每个线程都创建一个实例，进行一些计算，将结果保存在一个文件中，然后退出...因此，不应该保留任何引用。
使用objgraph，我发现内存中的所有数据帧都有一个类似的参考图：
我不知道这是不是正常...看起来这就是将我的对象保存在内存中的原因。有什么想法，建议，见解
浏览 1提问于2013-01-09得票数 11
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后Pascal 可以分配比GPU内存更多的内存，这将自动在GPU内存和主机内存之间交换。
那么，如果GPU内存和主机内存耗尽怎么办？如何使用磁盘上的交换空间？虚拟内存交换空间在cudaMallocManaged情况下似乎不起作用。下面是我做这个实验的方法：
创建交换空间：dd if=/dev/zero of=./swapfile bs=1G count=16、mkswap和swapon
创建主机内存占用率，烧毁99%的主机内存。
for (i = 0; i < 8000; i++)
malloc(1<<20);
用cudaMalloc创建GPU内存占
浏览 4提问于2022-10-29得票数 1
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我有一个结构，类似于
struct my_struct {
u64 my_array[compile_time_size];
}
如果我使用kzalloc来分配结构，我是否可以假设数组的所有元素都被初始化为0(在linux内核支持的所有体系结构中)？
浏览 3提问于2021-05-14得票数 0
假设我有这样的代码：
import pandas as pd
mylist = [item for item in range(100000)]
df = pd.DataFrame()
df["col1"] = mylist
将数据分配给df["col1"]时是否会复制mylist中的数据？如果是这样的话，有没有办法避免这种复制？
编辑:本例中的My list是一个字符串列表。我从这些答案中得到的一件事是，如果我改为创建这些字符串的numpy数组，则不会发生数据复制，我调用df["col1"] = mynparray
浏览 0提问于2018-07-14得票数 1
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使用示例文件lap2D_5pt_n100.mtx和lap3D_7pt_n20.mtx运行该程序可以使程序顺利运行。但是，当我在自己的.mtx文件中插入时，在步骤8之后会出现一个错误：
“cuSolverRF.ccp:649 code=2的数据自动化系统错误.”
我已经把问题缩小到这里了：
checkCudaErrors(cusolverRfSetupHost(
rowsA, nnzA,
h_csrRowPtrA, h_csrColIndA, h_csrValA,
nnzL,
h_csrRowPtrL, h_csrColIndL, h_csrValL,
浏览 2提问于2016-08-22得票数 0
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