jupyternotebook内存不够

Jupyter Notebook 在运行过程中可能会遇到内存不足的情况，这通常发生在执行大型数据处理、深度学习模型训练或其他内存密集型任务时。当内存消耗超过笔记本电脑的可用内存时，可能会导致程序崩溃或性能显著下降。以下是一些解决内存不足的方法：

1. **优化代码**：检查你的代码，看看是否有不必要的内存占用。例如，使用Pandas的`drop`、`astype`或`to_csv`等方法减少数据的内存占用，或者使用NumPy数组替换DataFrame。

2. **分块处理**：如果数据量非常大，尝试将数据分块读取和处理，而不是一次性加载所有数据。

3. **使用较小的数据集**：对于实验或原型，可以先用小部分数据进行测试，确认代码无误后再扩展到全部数据。

4. **增加内存**：检查你的笔记本配置，如果可能，可以尝试升级内存。在Windows中，可以通过任务管理器查看当前内存使用情况；在Linux或Mac上，可以使用`free`命令。

5. **使用更高效的数据结构**：如`dask`库可以处理大数据集，它提供了分布式计算的支持，可以在内存有限的情况下操作大量数据。

6. **使用内存缓存**：对于频繁访问的数据，可以考虑使用像`cachy`这样的缓存库。

7. **设置最大内存限制**：在Jupyter Notebook中，可以通过`%memit`魔法函数查看内存使用情况，并设置`IPython`配置文件中的`InteractiveShell.memory_limit`来限制单个细胞的最大内存使用。