Python 拆分阵列时减少内存使用的最佳做法

我有一个数组，我想把它分成两半。由于对称性，我只对保留数组的左半部分感兴趣

我可以通过以下方式将阵列一分为二：

[a,b] = numpy.split(c,2)

其中c也是一个数组

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有没有办法只返回“a”数组，或者在拆分数组后立即从内存中删除“b”数组？

只需使用函数即可实现此目的！这是一个例子：

array=np.array([1,2,3,4])
x=len(array)/2
first_h=np.delete(array,array[x-1:])         #second half

演示：

>>>print first_h
>>>[1,2]

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你可以用电脑复制上半部分

a = x[len(x)//2:].copy()

这需要分配拷贝并移动内容（因此暂时需要1.5倍的内存）

否则你只能说

a = x[len(x)//2:]

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要获取对前半部分的引用，但不会从内存中删除另一部分，我不确定，但我认为这可能是最好的，因为它依赖于

列表的实现（），我相信它是正确的：

>>> r = range(10)
>>> r
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> del r[5:]
>>> r
[0, 1, 2, 3, 4]

另请参见。
问题是关于Numpy
数组的
，而不是关于Python
列表的
。问题是关于Numpy
数组的
，它们没有
删除
方法。您的答案仅适用于Python
列表。是的，谢谢提醒！我想知道为什么我会输了那张赞成票！现在我注意到了！谢谢我编辑答案！我也不确定这是否有效。当切片到numpy数组时，您不需要复制，而是在原始数组中创建一个“视图”，这样即使删除了原始数组，也可以保留大块内存。关于
np.delete
的文档对此没有太多说明，但我想制作一个显式副本，以便像@6502的答案那样释放原始数组是一种方法。在scipy doc中，我们了解到delete函数的输出是一个数据数组，一个arr的副本，其中删除了obj指定的元素。请注意，删除不会在适当的位置发生。如果“轴”为“无”，则“输出”为展平阵列。