Я использую numpy.load во время выполнения, так как мое приложение загружает другой массив numpy на основе внешнего события.
Мое приложение действительно ориентировано на низкую задержку, и я борюсь с numpy.load.Я заметил, что каждый раз, когда я использую numpy.load для определенного массива (сохраняется как npy), время загрузки довольно медленное (~ 0,2-0,3 с), но каждый раз, когда я делаю это снова, время резко сокращается, поэтому после 2,3-я загрузка даже 0,01 с.
Я использую классический синтаксис
data = np.load(name)
Позже я передаю данные в некоторую функцию обработки и переписываю переменную data
data = None
Итак, мой вопрос, что происходит?И если есть какой-то кэш, могу ли я загрузить и переписать все массивы в начале скрипта, чтобы при загрузке массива все происходило быстро?Если да, то пострадает ли память?
Заранее спасибо