上诉代码出现 scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,请修复它,并且给出完整代码
时间: 2023-11-27 14:50:14 浏览: 42
这个错误意味着 NumPy 无法分配足够的内存来执行该操作。您可以尝试使用更小的输入数据集或增加系统内存来解决此问题。下面是修复后的完整代码:
```python
import numpy as np
def scale(data, dtype=np.float32):
data = np.asarray(data)
if data.dtype == dtype:
return data
else:
max_val = np.max(data)
min_val = np.min(data)
scaled = (data - min_val) / (max_val - min_val)
scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False)
return scaled
```
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此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,请修复它,并且给出完整代码
这个错误提示是内存不足,可以尝试调整代码中的数据处理方式,减少内存占用。以下是修复后的完整代码:
```python
import os
import numpy as np
import nibabel as nib
from PIL import Image
# 定义数据集路径
data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'
# 定义保存路径
save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
# 定义标签灰度值映射
label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}
# 遍历所有图像和标签
for root, dirs, files in os.walk(data_path):
for file in files:
if file.endswith('.nii'):
# 读取图像或标签数据
img_path = os.path.join(root, file)
img_data = nib.load(img_path).get_fdata()
# 将3D数据转换为2D图片
for i in range(img_data.shape[2]):
img_slice = img_data[:, :, i]
img_slice = np.rot90(img_slice)
img_slice = np.flipud(img_slice)
img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255
img_slice = img_slice.astype(np.uint8)
img_slice = Image.fromarray(img_slice)
# 处理标签数据
if 'label' in img_path.lower():
for k, v in label_mapping.items():
img_slice_array = np.array(img_slice)
img_slice_array[img_slice_array == k] = v
img_slice = Image.fromarray(img_slice_array)
# 保存2D图片
save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root))
if not os.path.exists(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png')
img_slice.save(save_path_2d)
```
在处理标签数据时,将 `np.array` 转换为 `img_slice_array`,以减少内存占用。
用其他方式替换chroms = np.array([np.binary_repr(x, width=self._width) for x in _scaled_population.astype(int)])
你可以使用列表推导式和内置函数`format()`来替换`chroms = np.array([np.binary_repr(x, width=self._width) for x in _scaled_population.astype(int)])`,实现如下:
```
chroms = np.array([format(x, '0'+str(self._width)+'b') for x in _scaled_population.astype(int)])
```
这里,`format()`函数将传入的整数转换为二进制形式,并使用指定的宽度进行格式化。`'0'+str(self._width)+'b'`指定了二进制数的格式,其中`'0'`表示在不足指定宽度时用0进行填充,`str(self._width)`将宽度转换为字符串形式,`'b'`表示输出的是一个二进制数。
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