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我開始在python上編程，但我有一個內存問題（抱歉我的英語不好）。 我在我的算法上做了一個while循環，但是在每一個cicle上，程序都會消耗大量的內存。我有3Gb的內存AMD 64 x2處理器和Windows 7 64位。Python內存問題
對於每一個cicle，它消耗大約800 Mb的RAM，這是我想太多了。我的代碼 部分原因是這裏
from sympy import Symbol, diff, flatten
import numpy as np
from numpy import linalg
from math import log, sqrt, cos, pi
import matplotlib.pyplot as plt
L = 7 #numero de variables
X = [Symbol('x%d' % i) for i in range(L*(L+1))] #Las variables simbolicas
XX = [X[i] for i in xrange(L)]
LAM = []
# Parametros
Pr = 10
Eps = 0
Ome = 5
LL = 0.5
b = 2
Gam = 0.2*2*(pi**2)
ran1 = xrange(L)
ran2 = xrange(L*L)
ran3 = xrange(0,L*(L-1)+1,L)
ran4 = xrange(L,2*L,1)
dt = 0.01
TMAX = 60
def f(x,R,Tau):
return [Pr*((1 + Eps*cos(Ome*Tau))*x[2] - LL*x[0] - (1 -LL*x[5])) , \
Pr*((1 + Eps*cos(Ome*Tau))*x[3] - LL*x[1] - (1 - LL)*x[6]),\
R*x[0] - x[2] - x[0]*x[4],R*x[1] - x[3] - x[1]*x[4],(x[0]*x[2] + x[1]*x[3])/2 - b*x[4],\
(1/Gam)*(x[0] - x[5]),(1/Gam)*(x[1] - x[6])]
def Jacobian(f,x): #num son los numeros en el que se evalua la matriz jacobiana, x las variables y f la funcion
return [[diff(f[i],x[n]) for i in ran1] for n in ran1]
def Y(x):
return[[x[i+j] for j in ran3] for i in ran4]
#Ahora la multiplicacion de Y traspuesto por Jacobian traspuesto
def JY(r,Tau):
J = flatten((np.dot(np.array(Jacobian(f(XX,r,Tau),XX)),np.array(Y(X)))).T)
return [J[i] for i in ran2]
def Func(x,r,Tau): #Expandemos las funciones en un solo arreglo
FFF = []
map(lambda g: FFF.append(g),f(XX,r,Tau))
map(lambda g: FFF.append(g),JY(r,Tau))
return map(lambda f: f.evalf(subs={X[j]:x[j] for j in xrange(L*(L+1))}),FFF)
def RKutta(xi,r):
i = 1
while i <= int(TMAX/dt):
Tau = 0
YY = xi
k1 = np.array(Func(YY,r,Tau))*dt
k2 = (np.array(Func(YY + k1/2,r,Tau/2)))*dt
k3 = (np.array(Func(YY + k2/2,r,Tau/2)))*dt
k4 = (np.array(Func(YY + k3,r,Tau)))*dt
xi = YY + (k1/6) + (k2/3) + (k3/3) + (k4/6)
Tau = Tau + dt
i = i + 1
return [xi[j] for j in xrange(len(xi))]
def lyap(xxi):
u = [i for i in flatten(np.random.rand(1,L))]
PhiT = (np.array([[float(xxi[i+j]) for j in ran3] for i in ran4])).T
PU = np.dot(PhiT,u)
summ = 0
jj = 0
while jj < len(PU):
summ += (float(PU[jj]))**2
jj = jj + 1
lam = log(sqrt(summ))/TMAX
return lam
R = 46.5
Rmax = 48.5
Rstep = 0.5
while R <= Rmax:
xi = [5,5,5,5,5,5,5] #Condiciones Iniciales
for i in ran2:
xi.append(None)
for i in ran4:
for j in ran3:
if (i+j+1)%(L+1) == 0:
xi[i+j] = 1
else:
xi[i+j] = 0
#Ahora el Runge Kutta para integrar todo el sistema
#Y.append([r for r in xx])
# savetxt('butterfly.txt', Y, fmt="%12.6G")
#print Y
XI = RKutta(xi,R)
lamb = lyap(XI)
LAM.append([R,lamb])
print [R,lamb]
R = R + Rstep
#print LAM
#x = [LAM[i][0] for i in xrange(len(LAM))]
#y = [LAM[i][1] for i in xrange(len(LAM))]
np.savetxt('lyap3.txt', LAM, fmt="%12.6G")
#plt.axis([10,30,-3,3]);
#plt.scatter(x,y)
#plt.show()
我不知道哪裏出了問題可能是。也許在龍格庫塔步驟或架構問題。內存似乎沒有在每一步清理，我不存儲任何東西，只是在代碼末尾的一對數字。 我希望我表達得很好。
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OK，我編輯這並張貼整個代碼，我希望有人能幫助:)。我改變了很多東西，但我仍然有記憶問題。每個cicle使用大約600 Mb的RAM。
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在此先感謝
您的代碼在語法上不是正確的Python，因爲縮進是混亂的。那個while循環裏面應該是什麼？另外，L，R，LL的值是多少？ – 2010-11-05 22:03:47
您每縮排只有1個空格？你是一個邪惡的邪惡的人。 – delnan 2010-11-05 22:06:18
L只是變量的數量，在這個例子中是7.我有另一個變量有3個變量，但它仍然消耗大量的內存。 – 2010-11-05 22:07:35