Você gostaria de calcular o índice de massa corporal (IMC) para uma amostra selecionada de heróis. O IMC pode ser calculado usando a fórmula abaixo:

IMC = massa (kg) / altura (m)^2

Uma amostra aleatória de 25.000 super-heróis foi carregada em sua sessão como uma matriz chamada sample_indices. Essa amostra é uma lista de índices que corresponde ao índice de cada super-herói selecionado na lista heroes.

Uma função chamada calc_bmi_lists também foi criada e salva em um arquivo intitulado bmi_lists.py. Para sua conveniência, ele é exibido abaixo:

def calc_bmi_lists(sample_indices, hts, wts):

    # Gather sample heights and weights as lists
    s_hts = [hts[i] for i in sample_indices]
    s_wts = [wts[i] for i in sample_indices]

    # Convert heights from cm to m and square with list comprehension
    s_hts_m_sqr = [(ht / 100) ** 2 for ht in s_hts]

    # Calculate BMIs as a list with list comprehension
    bmis = [s_wts[i] / s_hts_m_sqr[i] for i in range(len(sample_indices))]

    return bmis

Observe que essa função executa todos os cálculos necessários usando a compreensão de lista (daí o nome calc_bmi_lists()). Aprofunde-se nessa função e analise o espaço de memória para realizar seus cálculos usando listas:

Carregue o pacote memory_profiler em sua sessão do IPython.
Importe calc_bmi_lists de bmi_lists.
Depois que você concluir as etapas acima, use %mprun para criar o perfil da função calc_bmi_lists() que atua nos dados dos super-heróis. A matriz hts e a matriz wts já foram carregadas em sua sessão.

Depois que você terminar de codificar, responda à seguinte pergunta:

Quanta memória as linhas de código de compreensão da lista consomem na função calc_bmi_lists()? (Ou seja, qual é a soma total da coluna Increment para essas quatro linhas de código?)

Criação de perfil de código para uso de memória

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