Unable to allocate 1.63 GiB for an array with shape (4475770, 49) and data type object
时间: 2023-07-24 09:11:38 浏览: 82
这个错误通常是因为你的系统内存不足导致的。试图分配一个这么大的数组可能超出了你的计算机的可用内存限制。你可以尝试以下几种解决方法:
1. 使用更大容量的计算机:如果你有可能使用一台内存更大的计算机进行计算,这可能会解决问题。
2. 减少数组的大小:如果可能的话,你可以考虑减小数组的大小,以适应你计算机的内存限制。
3. 优化代码:检查你的代码,确保你没有不必要地使用大量内存的操作。有时候,通过优化代码,可以减少内存的使用。
4. 采用逐块处理的方法:如果你无法将整个数组加载到内存中,你可以尝试采用逐块处理的方法。例如,你可以将数据分成多个较小的块,逐个块地处理。
希望这些解决方法可以帮助你解决问题!如果你还有其他问题,请随时提问。
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Unable to allocate 47.5 GiB for an array with shape (79878, 79878) and data type float64
这个错误提示意味着你在尝试创建一个非常大的数组,但是你的计算机内存不足以容纳它。你可以尝试使用以下方法来解决这个问题:
1. 尝试减小数组的大小。如果可能的话,可以考虑减小数组的大小,或者使用稀疏矩阵等数据结构来代替数组。
2. 增加计算机内存。如果你的计算机内存不足以容纳所需的数组,你可以考虑增加计算机内存,或者使用云计算服务。
3. 优化内存使用。你可以尝试使用一些内存优化技术来减少内存使用,例如使用生成器而不是列表,或者使用 NumPy 中的视图而不是复制数据。
Unable to allocate 24.4 GiB for an array with shape (1181733, 5546) and data type float32
这个错误通常是由于你尝试在内存中分配一个太大的数组导致的。有几种方法可以解决这个问题:
1. 尝试使用更小的数组或使用更小的数据类型。例如,使用float16或int16类型而不是float32。
2. 如果你的计算机具有足够的内存,但仍然无法分配足够的内存,请检查您的操作系统和Python进程的内存限制设置。
3. 如果你的计算机没有足够的内存,你可以考虑使用分布式计算,或在云计算平台上使用更大的计算机实例。
希望这些方法能够帮助你解决问题!