jupyter内存不够

当在Jupyter Notebook中运行大型数据处理任务或者加载大量数据时，可能会遇到内存不足的问题。这是因为Jupyter Notebook默认情况下只分配了一部分内存给Python内核。

解决这个问题的方法有几种：

1. 减少数据量：如果可能的话，可以尝试减少要处理的数据量，例如只加载部分数据或者使用采样数据进行测试。

2. 释放内存：在处理完大量数据后，及时释放不再使用的变量和对象，可以通过`del`关键字来删除变量。

3. 使用迭代器：如果可能的话，可以使用迭代器来逐步处理数据，而不是一次性加载所有数据到内存中。

4. 增加内存限制：可以通过修改Jupyter Notebook的配置文件来增加Python内核的内存限制。可以在终端中运行以下命令打开配置文件：

   jupyter notebook --generate-config

然后找到生成的配置文件（通常是`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`），并将以下行取消注释并修改为所需的值：

   c.NotebookApp.max_buffer_size = <value>

`<value>`是以字节为单位的内存大小，例如`2G`表示2GB。

5. 使用外部工具：如果以上方法仍然无法解决内存不足的问题，可以考虑使用外部工具来处理大型数据集，例如使用Pandas的`read_csv()`函数的`chunksize`参数来逐块读取数据。

希望以上方法能够帮助您解决Jupyter内存不足的问题！