在神经网络中经常使用到numpy，那么numpy选用哪种存储方式，更好？
1.先了解numpy数组占用内存空间的大小
以下代码请参考原文：【原文】
一个空的 numpy 数组，无论什么类型，都是占用 96 个字节（byte）。
一个 int32 和一个 float32 都是占用 4 个字节，而64位的都占用 8 个字节。
假设一个矩阵是50万*50万，每个位置存一个int32的整数，需要多大内存？
500000*500000*4Byte = 500000*500*4KB=500*500*4MB=50*4GB=200GB (每次除以1000)
假设一个矩阵是50万*50，每个位置存一个int32的整数，需要多大内存？
500000*50*4Byte=500*50*4KB=5*5*4MB=100MB (每次除以1000)
果然词向量表示的方式，解决了one-hot维度灾难问题。
2.了解一下numpy数组的存储方式
其他相关知识点，待补：稀疏矩阵存法
参考文章：
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本文标题：numpy数组存储+内存空间问题
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bvqouqtx.html
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