Numpy内存映射随时间过去越慢，有替代方案吗

在本文中，我们将介绍Numpy内存映射的特性，以及在长时间运行后导致性能下降的问题。同时，我们也将探讨一些可以作为替代方案的工具和技巧。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy内存映射？

Numpy内存映射是一种常见的高效数据存储方式，它允许我们将一个大型的数据数组映射到内存中的某个地址上，从而避免将整个数组读入内存，从而节省内存空间。基本的内存映射可以通过以下代码来实现：

import numpy as np

fp = np.memmap('data.npy', dtype='float32', mode='w+', shape=(10000, 10000))

# 填充数据
fp[:] = np.random.rand(10000, 10000)

# 关闭内存映射
del fp

在这个例子中，我们创建了一个大小为10000×10000的浮点型数组，并在其中填充一些随机数数据。然后，我们又将数组从内存中释放掉。当我们需要再次访问这个数组时，我们可以重新创建一个内存映射对象，如下：

fp = np.memmap('data.npy',dtype='float32',mode='r',shape=(10000,10000))

# 访问数据
print fp[0,0]

当我们访问某个单元中的数据时，Numpy将会自动将这个单元从内存中读取出来。

内存映射随时间过去越慢

虽然Numpy内存映射提供了高效的数据存储方式，但它在长时间运行后会出现性能下降的问题。这是因为Numpy内存映射使用了操作系统提供的虚拟内存机制。操作系统将分配给应用程序的所有内存段统一到一个映射表中，每次内存映射会在其中获取一个映射页，并完成映射，这个过程中，如果某一页的数据没有被使用，那么它会被从物理内存中释放掉，从而释放内存空间。

然而，随着时间的推移，随机访问内存的代价会逐渐增大，因为操作系统需要花费更多的时间来查找和移动内存页。同时，由于操作系统会将应用程序的所有内存段归并到同一个映射表中，所以在应用程序需要使用更多内存的时候，操作系统可能会缺乏可用的虚拟内存页，从而导致内存映射的性能下降。

替代方案

为了避免性能下降的问题，我们可以考虑使用其他的存储方式。以下是一些替代方案：

1. 使用Pandas Dataframe

Pandas Dataframe 是一个建立在 Numpy 之上的高级数据处理工具。Pandas Dataframe 支持使用基于内存或磁盘的数据存储方式，而且不受内存映射的性能下降的影响。以下是使用Pandas Dataframe来代替内存映射的示例代码:

import pandas as pd

frame = pd.DataFrame(np.random.rand(10000, 10000))

这个代码使用Pandas Dataframe 来创建一个大小为10000×10000的随机数矩阵，并将其存储在内存中。我们可以通过以下代码来访问矩阵中的数据：

print frame.iloc[0,0]

2. 使用HDF5

HDF5 是一种用来存储和处理大型数据集的文件格式。它支持高效的随机访问和数据读写，而且不受内存映射性能下降的问题的影响。以下是使用HDF5来存储数据的示例代码：

import h5py

# 创建文件
with h5py.File('data.h5', 'w') as f:
    # 创建数据集
    dataset = f.create_dataset('data', shape=(10000, 10000), dtype='float32')
    # 填充数据
    dataset[:] = np.random.rand(10000, 10000)

# 读取数据
with h5py.File('data.h5', 'r') as f:
    dataset = f['data']
    print dataset[0, 0]

这个代码使用HDF5文件格式来创建一个名称为”data”的数据集，并将大小为10000×10000的随机数数据保存到其中。我们可以通过h5py库来读取数据集中的数据。