为什么numpy.zeros占用很少的空间
我想知道为什么numpy.zeros占用这么小的空间？
x = numpy.zeros(200000000)
这不会占用任何内存，
x = numpy.repeat(0,200000000)
占用约1.5GB。numpy.zeros是否创建一个空指针数组？如果是这样，是否可以在cython中更改指针后将其设置为空？如果我使用：
x = numpy.zeros(200000000)
x[0:200000000] = 0.0
内存使用率上升。有没有办法更改一个值，然后将其更改回numpy.zeros的格式，最初是在python或cython中使用的？
问题答案：
您在使用Linux吗？Linux的内存分配是延迟的。malloc和callocnumpy中的基础调用始终“成功”。在首次访问该内存之前，实际上没有分配任何内存。
该zeros函数将使用calloc它在首次访问之前将所有分配的内存清零。因此，numpy无需将数组显式清零，因此将延迟初始化数组。而该repeat函数不能依赖于calloc初始化数组。相反，它必须使用malloc然后将重复项复制到数组中的所有元素（因此强制立即分配）。
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