Python变量内存占用疑问：numpy列表t的内存计算问题

为什么sys.getsizeof(t)结果远低于实际值？ #

sys.getsizeof()只能计算列表容器本身的内存，而列表t里存的是指向每个numpy数组的引用（指针），不是数组的实际数据。64位系统下每个指针占8字节，1000个指针就是8000字节，再加上列表自身的管理开销，就得到了你看到的8856字节——这部分和数组里的实际数据完全无关。

变量t的实际内存占用是多少？ #

每个np.random.rand(10000)生成的是float64类型的数组，每个元素占8字节：

• 单个数组内存：10000 * 8 = 80000 字节 ≈78.125 KB
• 1000个数组总数据内存：80000 * 1000 = 80,000,000 字节 ≈76.29 MB
  如果加上列表容器本身的8KB左右，总内存约76.3MB。

正确的计算方法 #

可以遍历列表里的每个numpy数组，用nbytes属性获取单个数组的实际数据大小，再求和加上列表本身的大小：

import sys
import numpy as np

t = [np.random.rand(10000) for _ in range(1000)]
# 计算总内存：列表容器大小 + 所有数组数据大小
total_memory = sys.getsizeof(t) + sum(arr.nbytes for arr in t)
# 转换为MB并打印
print(f"总内存占用：{total_memory / (1024 * 1024):.2f} MB")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nop nop