numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 401. KiB for an array with shape (25664, 2) and data type float64

这个错误提示表明内存不足，无法为形状为 (25664, 2) 的 float64 类型的数组分配 401 Ki 的内存空间。

这种情况下，您可以尝试以下几种解决方法：

1. 减少数组的大小：如果可能的话，您可以尝试减少数组的大小，以便适应可用的内存。可以考虑减少数据集的样本数量或减小每个样本的维度。

2. 使用其他数据类型：float64 类型的数组占用的内存空间较大，您可以尝试使用其他数据类型，如 float32 或 uint8，来减少内存占用。请确保在更改数据类型时不会导致数据精度丧失。

3. 使用分块处理：如果您无法将整个数组加载到内存中，请考虑使用分块处理的方法。可以将数据分成多个较小的块进行处理，每次只加载一部分数据，并在处理完一块数据后释放内存。

4. 使用外部存储：如果您无法在当前计算机的内存中容纳该数组，您可以考虑使用外部存储设备，如硬盘或闪存驱动器，来保存和管理数据。

请根据您的具体情况选择适合的解决方法。如果问题仍然存在，您可能需要考虑使用更高性能的计算资源或优化代码以减少内存占用。

相关问题

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 122. GiB for an array with shape (497860, 32768) and data type float64

这个错误是因为你尝试在内存中分配的空间超过了系统可用的限制。具体来说，你尝试创建一个形状为(497860, 32768)、数据类型为float64的数组，需要的内存空间达到了122GB，而你的系统无法满足这个需求。

要解决这个问题，有几个可能的方法：

1. 减少数组的大小：如果可能的话，你可以尝试减小数组的大小，以便能够在系统中分配足够的内存。你可以考虑减少数组的行数或列数，或者使用更小的数据类型。

2. 使用更大的内存：如果你有更大的内存可用，可以考虑在拥有更多内存的系统上运行代码。这可能需要升级你的硬件或使用云计算服务来获得更多的资源。

3. 优化代码：检查代码是否存在内存泄漏或不必要的内存占用。确保及时释放不再需要的变量和资源，并尽可能使用内存高效的操作。

无论哪种方法，都需要根据你的具体情况来选择合适的解决方案。希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 627. MiB for an array with shape (9066, 9066) and data type float64

这个错误提示表明你的程序试图分配一个大小为 627MB 的数组，但是由于内存不足而失败了。这可能是因为你的系统内存不足，或者是因为你的程序已经使用了大量的内存，导致无法再分配更多的内存。以下是一些可能的解决方法：

1. 检查你的系统内存是否足够，如果不够，可以考虑升级内存或者使用更大的机器。

2. 检查你的程序是否有内存泄漏，如果有，需要修复内存泄漏问题。

3. 尝试使用更小的数组或者使用稀疏矩阵来代替密集矩阵。

4. 尝试使用内存映射文件来处理大型数据集，这样可以将数据存储在磁盘上，而不是在内存中。

5. 尝试使用分布式计算框架来处理大型数据集，例如 Apache Spark 或者 Dask。

6. 如果你的程序运行在虚拟机中，可以考虑增加虚拟内存的大小。

# 代码示例
import numpy as np

# 尝试使用稀疏矩阵代替密集矩阵
from scipy.sparse import random
X = random(9066, 9066, density=0.01, format='csr')
print(X.shape)

# 尝试使用内存映射文件来处理大型数据集
X = np.memmap('data.dat', dtype='float64', mode='w+', shape=(9066, 9066))
print(X.shape)

# 尝试使用分布式计算框架来处理大型数据集
import dask.array as da
X = da.random.random((9066, 9066), chunks=(1000, 1000))
print(X.shape)