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在尝试为某些 C/C++ 函数微调 Python 绑定中的一些内存泄漏时，我遇到了一些与 Numpy 数组的垃圾收集有关的奇怪行为。

为了更好地解释这种行为，我创建了几个简化的案例。代码是使用 运行的memory_profiler，其输出紧随其后。当涉及到 NumPy 数组时，Python 的垃圾收集似乎没有按预期工作：

# File deallocate_ndarray.py
@profile
def ndarray_deletion():
    import numpy as np
    from gc import collect
    buf = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' * 10000
    arr = np.frombuffer(buf)
    del arr
    del buf
    collect()
    y = [i**2 for i in xrange(10000)]
    del y
    collect()

if __name__=='__main__':
    ndarray_deletion()

使用以下命令，我调用了memory_profiler：

python -m memory_profiler deallocate_ndarray.py

这是我得到的：

Filename: deallocate_ndarray.py
Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
 5   10.379 MiB    0.000 MiB   @profile
 6                             def …