numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 40.8 GiB for an array with shape (18, 128, 128, 37120) and data type float32

当尝试使用NumPy创建一个大型数组时，可能会遇到`MemoryError`，特别是当你指定的数据类型（如float32）占用的空间远超过可用内存时。这个问题表明试图分配18x128x128x37120个32位浮点数所需的内存超过了40.8吉字节（GiB），这是由于内存不足导致的。

解决此问题的方法通常包括：

1. **调整数组大小**：如果可能，减少数组的维度或每个维度的大小以减小内存需求。

   try:
       small_array = np.zeros((18, 64, 64, 3712), dtype=np.float32)
   except MemoryError:
       print("Not enough memory for the full array.")

2. **使用较小的数据类型**：如果精度不是关键，可以考虑使用更节省内存的数据类型，如`np.float16`或`np.uint8`。

   try:
       smaller_array = np.zeros((18, 128, 128, 37120), dtype=np.float16)
   except MemoryError:
       print("Still not enough memory, using a smaller data type.")

3. **分块操作**：利用NumPy的`memmap`功能，可以将大数组分成多个部分存储在磁盘上，而不是内存中。

   from numpy.lib.format import open_memmap
   try:
       # 创建内存映射文件
       mmap_array = open_memmap('array.mmap', mode='w+', dtype=np.float32, shape=(18, 128, 128, 37120))
       # ...后续操作...
   except MemoryError:
       print("Using memmap due to insufficient RAM.")

4. **增加物理内存**：如果以上都不适用，可能需要升级硬件或调整系统的内存设置。