numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.87 GiB for an array with shape (1000000, 251) and data type float64

这个错误是内存不足导致的，意味着你的计算机没有足够的内存来创建这个大小的数组。你可以尝试使用减少数组的大小，或者使用更高级别的计算机来处理这个问题。另外，你也可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask，来处理大型数据集。这些框架可以将大型数据集拆分成小块并分发到多个计算机上进行处理。

相关问题

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.46 GiB for an array with shape (391382592,) and data type float32

这个错误提示是由于numpy试图分配一个太大的数组，但是内存不足，无法完成分配。可以尝试以下几个方法来解决这个问题：

1. 减小数组的大小或者减小数据类型的精度，从而减少内存的使用量。
2. 使用更好的硬件设备，例如更大内存的计算机或者使用云计算服务。
3. 优化代码逻辑，尽量避免不必要的内存分配和使用。可以使用Python内置的gc模块手动回收不需要的对象。

希望这些方法能够帮助你解决这个问题。

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 2.10 GiB for an array with shape (3608, 78064) and data type int64

这个错误意味着您的计算机没有足够的内存来创建一个形状为 (3608, 78064) 的 int64 类型的数组。有几种方法可以解决这个问题：

1. 如果您的计算机有足够的内存，您可以尝试增加 swap 空间。这可以通过修改 /etc/sysctl.conf 文件或使用 swapon 命令来完成。

2. 如果您的计算机没有足够的内存，您可以尝试减少数组的大小，或者使用更小的数据类型。例如，使用 int32 或 int16 类型而不是 int64 类型。

3. 您还可以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。

4. 最后，您可以考虑使用分布式计算框架，例如 Apache Spark 或 Dask，这些框架可以将大型数据集分割成较小的块，并在多台计算机上分布式处理这些块。这种方法需要更多的配置和管理，但可以处理非常大的数据集。