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ByteCount[expr]

Wolframシステム内部で式 expr を記憶するのに必要なバイト数を返す．

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ByteCount

ByteCount[expr]

Wolframシステム内部で式 expr を記憶するのに必要なバイト数を返す．

詳細

  • 式の共有に関してはByteCountの計算に考慮されない．この結果，式のすべての部分が独立して記憶されている場合の値を返す．したがって，今現在の式を記憶するのに必要であるメモリ量よりもByteCountが与える量は大きめになる．しかし，式を実際に評価する場合，式の共有が中止されるので，必要なメモリ量はByteCountが返す値に近くなる． »
  • シンボルは，事実上，常に共有されるので，バイト数は0になる． »
  • ByteCountの返す結果は，使用するコンピュータシステムによって異なる場合がある．

例題

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例  (2)

式を保存するのに使用されるバイト数を求める：

Wolfram Language code: ByteCount[{1, 2, 3, 4, 5}]
Wolfram Language code: ByteCount[Range[10000]]

異なるタイプの式のByteCountをプロットする：

Wolfram Language code: DiscretePlot[ByteCount[Range[n]], {n, 100}]
Wolfram Language code: DiscretePlot[ByteCount[Integrate[1 / (1 + x ^ n), x]], {n, 30}]
Wolfram Language code: DiscretePlot[ByteCount[Sum[1 / (1 + x + x ^ n), x]], {n, 30}]

アプリケーション  (3)

一連の整数のための保存サイズの増加：

Wolfram Language code: Table[ByteCount[Integrate[1 / (x ^ n - 1), x]], {n, 10}]

Simplifyが最小のByteCountの式を拾うようにする：

Wolfram Language code: Simplify[50Log[10000], ComplexityFunction -> ByteCount]

LeafCountは数の大きさを考慮しない：

Wolfram Language code: Simplify[50Log[10000], ComplexityFunction -> LeafCount]

記号的要素を含むリストは数字のリストよりもより大きいストレージを必要とすることを示す：

Wolfram Language code: DiscretePlot[{ByteCount[Range[n]], ByteCount[ReplacePart[Range[n], x, 1]]}, {n, 20}]

特性と関係  (8)

この例題に使われたコンピュータシステムでは，一般的な整数1つを保存するのに4バイト必要である：

Wolfram Language code: ByteCount[Range[1000]]

近似数の場合は，2倍のバイト数が必要になる：

Wolfram Language code: ByteCount[Range[1., 1000]]

ByteCountは，実際に式を保存する際の共有は考慮しない：

Wolfram Language code: x = 1000!;
Wolfram Language code: ByteCount[x]
Wolfram Language code: ByteCount[{x, x, x}]

記号は実質的に常に共有されるので，バイト数は0になる：

Wolfram Language code: ByteCount[s]

ASCII文字列については，各文字につきByteCountが平均1増加する：

Wolfram Language code: Table[StringJoin[Table["x", {n}]], {n, 10}]
Wolfram Language code: ByteCount /@ %
Wolfram Language code: DiscretePlot[ByteCount[StringJoin[Table["x", {n}]]], {n, 100}]

Unicode文字では，平均して各文字につき2バイト増加する：

Wolfram Language code: Table[StringJoin[Table["α", {n}]], {n, 10}]
Wolfram Language code: ByteCount /@ %
Wolfram Language code: Table[FromDigits[Table[5, {n}]], {n, 15}]
Wolfram Language code: ByteCount /@ %

整数の場合は，機械数を超えると大きい増加がある：

Wolfram Language code: DiscretePlot[ByteCount[FromDigits[Table[5, {n}]]], {n, 100}]

増加の平均的な割合は，十進数字1つにつきおよそ0.4バイトである：

Wolfram Language code: Fit[Table[ByteCount[FromDigits[Table[5, {n}]]], {n, 1000}], {1, n}, n]

リストの各要素が，実質的に内部ポインタを加算する：

Wolfram Language code: Table[Table[x, {n}], {n, 5}]
Wolfram Language code: ByteCount /@ %
Wolfram Language code: DiscretePlot[ByteCount[Table[x, {n}]], {n, 50}]

MemoryConstrainedは指定のByteCountを超える式の生成を放棄する：

Wolfram Language code: ByteCount[Range[10 ^ 6]]
Wolfram Language code: MemoryConstrained[Range[10 ^ 6], 10000]

考えられる問題  (2)

小さい変更でもメモリ使用量に大きい影響を与えることがある：

Wolfram Language code: ByteCount[Range[1., 1000]]

厳密な0が存在するとデータがパックされるのを防ぐことができる：

Wolfram Language code: ByteCount[Prepend[Range[1., 1000], 0]]

ByteCountは，外部オブジェクトには処理の大きさしか与えない：

Wolfram Language code: ByteCount[SelectedNotebook[]]
Wolfram Research (1988), ByteCount, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ByteCount.html.

テキスト

Wolfram Research (1988), ByteCount, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ByteCount.html.

CMS

Wolfram Language. 1988. "ByteCount." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ByteCount.html.

APA

Wolfram Language. (1988). ByteCount. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ByteCount.html

BibTeX

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BibLaTeX

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