分割数组时减少内存使用的最佳做法

Question

我有一个阵列，我想分成两半。 由于对称性，我只对保持数组的左半部分感兴趣。

我可以通过说：

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

其中c也是一个数组。

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？

Answer 1

你可以复制上半部分

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

这需要分配副本并移动内容（因此暂时需要1.5倍的内存）

否则你可以说

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

获取对前半部分的引用，但另一部分不会从内存中删除

Answer 2

您只需使用删除功能即可实现此目标！ 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]

Answer 3

我不确定，但我认为这可能是最好的，因为它依赖于list的实现（ docs ），我相信它做得对：

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

另请参见列表的del语句 。