Курс Python → Управление памятью в numpy.

Телепортация — это процесс передачи информации или объектов из одной точки в пространстве в другую без физического перемещения. В Python, для реализации телепортации объектов между функциями или методами, часто используется массив numpy. Однако, при использовании функции energy_send для создания массива numpy, необходимо учитывать особенности работы с памятью.

При создании массива numpy в функции energy_send, этот массив не возвращается явно из функции. Это означает, что пространство памяти, выделенное для массива, освобождается после завершения работы функции. Для повторного использования этой памяти без повторной инициализации массива можно воспользоваться функцией numpy.empty(). Эта функция возвращает следующий свободный слот памяти без его повторной инициализации.

При использовании numpy.empty() для повторного использования памяти, необходимо учитывать, что область памяти, возвращаемая этой функцией, оказывается той же, которая была только что освобождена. Однако, следует помнить, что это не всегда гарантировано, и в некоторых случаях могут возникнуть проблемы с доступом к данным в памяти.


import numpy as np

def energy_send():
    # Создание массива numpy
    arr = np.array([1, 2, 3])
    return arr

# Использование функции energy_send
data = energy_send()

# Повторное использование памяти с помощью numpy.empty()
new_data = np.empty_like(data)

В приведенном примере кода показано создание массива numpy в функции energy_send и его использование. После этого память, выделенная для массива, может быть повторно использована с помощью функции numpy.empty(). Это позволяет эффективно управлять памятью и избежать лишних накладных расходов при инициализации новых массивов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Вычисление логарифмов в Python
  2. Функции в одну строку
  3. Сортировка HTML по CSS-селектору
  4. Функции min(), max(), sum()
  5. Извлечение аудио из видео
  6. Метод radd для пользовательских чисел
  7. Оператор * в Python
  8. Удаление знаков препинания в Python
  9. Многострочные комментарии в Python
  10. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  11. Логирование с Logzero
  12. Распаковка аргументов в Python
  13. Преобразование чисел в Python
  14. Официальный канал Python в Telegram
  15. Работа с массивами в Numpy
  16. Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
  17. Создание копии итератора
  18. Python itertools combinations() — группировка элементов
  19. Отрицательные индексы списков
  20. Срезы в Numpy
  21. Flask: создание веб-приложений
  22. Методы __repr__ и __str__ в Python
  23. Работа со строками в Python.
  24. Оператор in в Python
  25. Поиск частого элемента
  26. Метод join() для объединения элементов в строку.
  27. Поиск подстроки в строке
  28. Импорт модулей в Python 3.12
  29. Методы classmethod и staticmethod
  30. Изучение объектов с помощью dir()
  31. Проверка строки на палиндром
  32. Исправление ошибки NameError
  33. Форматирование данных с pprint
  34. Обновление ключей в Python
  35. Принципы программирования
  36. Преобразование кортежа в словарь.
  37. История Python
  38. Работа с коллекциями Python
  39. Метод get для словарей
  40. Лямбда-функции в defaultdict
  41. Аннотации типов в Python
  42. Объединение словарей в Python
  43. Управление ресурсами с контекстными менеджерами
  44. Создание и использование ChainMap
  45. Основы Python за 14 дней

Marketello читают маркетологи из крутых компаний