为什么python列表可以容纳比numpy数组更多的数据？

Question

抱歉，我觉得这可能是一个基本问题，但是我没有找到任何“解决方案”。

我正在用大量数据填充python列表，最后想将其转换为numpy.array进行进一步处理。

但是，当我调用numpy.asarray(my_list) ，出现内存不足错误。 为什么会这样呢？ 是因为numpy.array对象存储在连续的内存块中，并且没有足够的内存空间吗？

那么，如何最好地处理如此大的数据量呢？ 我猜想numpy肯定是要走的路，所以我有点好奇，我可以使用简单的list对象来处理此类卷，但不能使用当前的numpy方法来处理此类卷。

再一次，重复我最重要的问题：我如何才能最好地处理适合python lists （因此，我认为总体上它仍可以某种方式numpy.array在我的内存中），但不能转换为numpy.array ？

谢谢！

Answer 1

为numpy数组分配内存，并且永远不要首先创建列表。

由于原始列表适合内存，因此memmap不必要。