emoryError: Unable to allocate 38.8 MiB for an array with shape (5084640, 1) and data type float64

这个错误提示是内存不足，无法为一个具有 (5084640, 1) 形状和 float64 数据类型的数组分配 38.8 MiB 的空间。

可能的原因是您的计算机内存不足，或者您的代码中出现了内存泄漏。您可以尝试优化代码，减少内存使用量，或者增加计算机的内存。如果您使用的是 Jupyter Notebook，可以尝试重启内核并重新运行代码。

相关问题

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.MemoryError: Unable to allocate 4.20 MiB for an array with shape (55000, 10) and data type float64

这个错误是由于内存不足导致的。你尝试创建一个形状为(55000, 10)的float64类型的数组，但是系统没有足够的内存来分配该数组。

有几种解决方法可以尝试解决这个问题：

1. 减少数组的大小：如果可能的话，尝试减少数组的大小以适应可用的内存。你可以考虑减少行数或列数，或者使用其他数据类型，如float32。

2. 释放内存：在创建数组之前，尝试释放一些内存资源。关闭其他不必要的程序或进程，释放缓存，或者重启计算机可能会释放一些内存。

3. 使用更大的内存：如果你的计算机配置不允许分配足够的内存，考虑升级你的计算机或者使用具有更大内存容量的服务器。

4. 使用分块处理：如果你的计算需要对整个数组进行操作，但是内存不足以容纳整个数组，可以考虑将操作分解为多个较小的块并逐个处理。

记住，在处理大型数据集时，合理使用内存是非常重要的。确保你的代码仅仅分配所需的内存，并在不需要时及时释放内存。