Python-Speichernutzung von numpy-Arrays

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Ich verwende Python, um einige große Dateien zu analysieren, und ich stoße auf Speicherprobleme, also habe ich sys.getsizeof() verwendet, um zu versuchen, die Nutzung zu verfolgen, aber es verhält sich bei numpy-Arrays ist bizarr. Hier ist ein Beispiel mit einer Karte von Albedos, die ich öffnen muss:

>>> numpy als np importieren >>> Struktur importieren >>> from sys import getsizeof >>> f = open("Albedo_map.assoc", "rb") >>> getsizeof(f) 144 >>> albedo = struct.unpack("%df" % (7200*3600), f.read(7200*3600*4)) >>> getsizeof(albedo) 207360056 >>> Albedo = np.array(Albedo).reshape(3600,7200) >>> getsizeof(albedo) 80 

Nun, die Daten sind immer noch da, aber die Größe des Objekts, eine 3600x7200-Pixelkarte, ist von ~200 MB auf 80 Bytes gestiegen. Ich würde gerne zu hoffen, dass meine Speicherprobleme vorbei sind und einfach alles in numpy Arrays umwandeln, aber ich habe das Gefühl, dass dieses Verhalten, wenn es wahr ist, in irgendeiner Weise gegen ein Gesetz der Informationstheorie oder Thermodynamik oder so etwas verstoßen würde, also neige ich dazu, das zu glauben getsizeof() funktioniert nicht mit numpy Arrays. Irgendwelche Ideen?

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