如何解决在将变量分配给另一个值之前删除它是否可以解决任何内存问题？
我正在通过 Python 完成一项关于 KNN 的大学作业，在该作业中有一个代码块，在将这些变量分配给其他数据之前，他们删除了 X_train、Y_train、X_test 和 Y_test 变量。在评论中，他们补充说它可以防止内存问题。
x = large_dataset
del x
x = another_large_datset // block 1
x = large_dataset
x = another_large_datset // block 2
以上两个代码块有什么区别。
谢谢:)
解决方法
这两个例子完成了同样的事情——它们将值 del 的引用计数减一。使用 Gene <- c(1,2,3,4,5,6)
A1.1 <- c(1,1,5)
B1.1 <- c(2,5)
C1.1 <- c(2,5)
A1.2 <- c(1,5)
B1.2 <- c(2,1)
C1.2 <- c(3,5)
df <- data.frame(Gene,A1.1,B1.1,C1.1,A1.2,B1.2,C1.2)
df
Gene A1.1 B1.1 C1.1 A1.2 B1.2 C1.2
1 1 1 2 2 1 2 3
2 2 1 1 4 1 2 3
3 3 2 4 3 2 3 2
4 4 4 2 2 3 4 1
5 5 3 4 1 4 5 4
6 6 5 5 5 5 1 5
显式执行此操作，覆盖变量则隐式执行此操作。当一个值对它的引用为零时，它将在将来的某个时刻被垃圾收集。
在这种情况下，我无法通过一种或另一种方式来防止任何“内存问题”。
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