numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 48.4 GiB for an array with shape (6490535145,) and data type float64

这个错误提示意味着你的计算机内存不足以分配给你正在尝试创建的数组。这个数组的形状是(6490535145,)，数据类型是float64，需要48.4 GiB的内存空间。这通常是因为你尝试创建一个过于庞大的数组，而你的计算机内存无法满足其需求。解决这个问题的方法包括增加计算机内存、使用分布式计算或者优化你的代码以减少内存占用。

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numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 17.7 MiB for an array with shape (1157120, 2) and data type float64

这个错误提示表明在尝试分配内存时，无法为一个形状为 (1157120, 2)、数据类型为 float64 的数组分配 17.7 MiB 的内存空间。

这个问题通常出现在计算机的内存不足以容纳所需的大型数组时。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 减少数组的大小：可以尝试减少数组的大小，例如减少行数或列数，从而减少所需的内存空间。

2. 释放内存：在运行程序之前，尝试关闭其他占用大量内存的应用程序。另外，也可以在代码中使用 `del` 关键字手动删除不再使用的大型数组，以释放内存空间。

3. 使用更小的数据类型：如果你的数据允许，可以尝试使用更小的数据类型，例如使用 float32 替代 float64，以减少所需的内存空间。

4. 采用分块处理：如果可能的话，可以将大型数组分成更小的块进行处理，而不是一次性加载整个数组到内存中。

5. 使用其他计算资源：如果你有其他计算资源可用，例如 GPU，可以考虑使用 GPU 来进行计算和存储大型数组。

如果你确定你的计算机具有足够的内存来处理这个数组，但仍然遇到内存错误，请确保你的 numpy 版本是最新的，并且尝试在 64 位的 Python 环境中运行代码，以便能够使用更多的内存。

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 37.9 TiB for an array with shape (1011173, 5150761) and data type float64

这个错误提示表示你的计算机无法分配足够的内存来创建一个形状为 `(1011173, 5150761)`，数据类型为 `float64` 的数组。这个数组大约需要 37.9 TiB 的内存，这已经超出了绝大部分计算机的内存容量。

如果你的数据集确实非常大，可能需要考虑使用分布式计算框架（如 Apache Spark）或者使用基于 GPU 的计算。另外，还可以考虑使用稀疏矩阵来存储用户-物品评分矩阵，这样可以大大减少内存占用。

例如，可以使用 `scipy.sparse` 库中的 `coo_matrix` 类来创建稀疏矩阵：

import numpy as np
from scipy.sparse import coo_matrix

# Load data from CSV file.
data = np.loadtxt('my.csv', delimiter=',')
user_ids = data[:, 0].astype(int) - 1
item_ids = data[:, 1].astype(int) - 1
ratings = data[:, 2]

# Create sparse user-item rating matrix.
R = coo_matrix((ratings, (user_ids, item_ids)))

# Train model using ALS algorithm.
K = 10
max_iter = 10
lambda_ = 0.1
U, V = als(R, K, max_iter, lambda_)

# Predict ratings for test set.
R_pred = U.dot(V.T)[R.nonzero()]

# Compute RMSE.
mse = np.mean((R_pred - ratings[R.nonzero()]) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

上面的代码使用 `coo_matrix` 类创建稀疏矩阵 `R`，然后将其作为参数传递给 `als` 函数进行训练。在计算 RMSE 时，我们只需要使用非零元素的位置来选择预测评分和实际评分，这样可以大大减少内存占用。