尝试使用内存映射文件来处理大型数组，这样您就可以在不将整个数组加载到内存中的情况下进行访问。这可以通过使用 numpy.memmap 函数实现。

是的，使用内存映射文件可以有效地处理大型数组，因为它可以将数据存储在磁盘上，并通过将磁盘上的数据映射到内存中来访问数据。这种方法可以避免将整个数组加载到内存中，从而节省内存空间。

在 Python 中，可以使用 numpy 库中的 memmap 函数来创建内存映射文件。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个 1 GB 的内存映射文件
filename = 'data.npy'
shape = (1000000, 1000)
dtype = np.float32
memmap_array = np.memmap(filename, dtype=dtype, mode='w+', shape=shape)

# 通过索引访问数据
memmap_array[0, 0] = 1.0
memmap_array[0, 1] = 2.0

# 释放内存映射文件
del memmap_array

在这个例子中，我们创建了一个 1 GB 大小的内存映射文件，并将其存储在名为 `data.npy` 的文件中。我们使用 `np.memmap` 函数来创建这个内存映射文件，并指定了数据类型、模式和形状。在这个例子中，我们使用了 `w+` 模式来表示我们将在写模式下打开文件，并且如果文件不存在，则创建它。

一旦我们创建了内存映射文件，我们就可以像访问普通的 numpy 数组一样访问它。在这个例子中，我们通过索引访问了数组的第一个元素和第二个元素，并将它们设为 1.0 和 2.0。

最后，我们通过删除内存映射文件对象来释放内存映射文件。这将关闭文件并释放与它关联的内存。