Python np.append后numpy数组的字节大小大幅增加

我有两个numpy数组

data

和

header

，它们是从一系列文本文件生成的<代码>数据.shape=

（96170001）

和

标题.shape

=

（70001，）

<代码>数据是一个浮点数组，

头

是一个短字符串数组，最长的是

“R#70000”

我想将

数据

附加到

标题

的末尾。为了使形状匹配，我做了

header.reshape(-1,1).transpose()        ! produces shape (1,700001)

在追加之前，

data.nbytes=513MB

，

header.nbytes=1.86MB

，并且重新整形的头大小为1.9MB。我执行追加操作：

data = np.append(header.reshape(-1,1).transpose(),data, axis=0)

此时，data.shape

=
（96270001）
与预期一致，但大小已飙升至8200 MB

是什么导致了大规模的大小增加？
是否有可能
numpy
现在将“数据”中的所有值从
float
转换为
string
，以将它们放在一个数组中，导致它们使用更多的内存？首先将字符串头添加到实际数据中是否真的有意义？你想要实现什么？之后很难“处理”数据，如果只是为了写入文件，还有其他方法。（仍然是一个有趣的问题。）@Aryerez，在append
header.dtype之前=