Python 一个numpy ndarray使用了多少内存？

有人知道numpy ndarray使用了多少内存吗？（假设有10000000个浮点元素）。

数组只存储在内存中的一个连续块中。假设“float”是指标准的双精度浮点数，那么数组每个元素需要8字节

通常，您可以简单地查询

nbytes

属性以了解数组的总内存需求，查询

itemsize

以字节为单位的单个元素的大小：

>>> a = numpy.arange(1000.0)
>>> a.nbytes
8000
>>> a.itemsize
8

---

除了实际的数组数据之外，还有一个小的数据结构，其中包含数组上的元信息。特别是对于大型数组，此数据结构的大小可以忽略不计。

I高斯，很容易，我们可以通过

print（a.size//1024//1024，a.dtype）

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这类似于使用了多少

MB

，但是使用param

dtype

，float=8B，int8=1B…

非常感谢这两个属性的帮助。

nbytes

似乎无法正确处理广播数组。例如，

np.broadcast\u to（np.arange（1000），（int（1e15），1000））.nbytes==8e18

，这可能需要比地球上更多的RAM。