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 24.8 GiB for an array with shape (28354, 117626) and data type int64

这个错误是由于你尝试创建一个非常大的 NumPy 数组，但系统内存不足以容纳这个数组所需的空间。根据错误信息，你正在尝试创建一个形状为 (28354, 117626) 的 int64 类型的数组，这将需要大约 24.8 GiB 的内存空间。

解决这个问题的方法有几种：

1. **优化内存使用**：检查你的代码是否存在不必要的内存占用。例如，你可以考虑使用更小的数据类型（如 int32 或 float32）来减少内存使用量，或者考虑分割数据集并逐块处理。

2. **增加系统内存**：如果你的计算机配置允许，可以尝试增加系统的物理内存（RAM）来容纳更大的数组。这可能需要升级计算机硬件或在云平台上使用更高配置的虚拟机。

3. **使用稀疏矩阵**：如果你的数据具有稀疏性（即大部分元素为零），可以尝试使用稀疏矩阵来减少内存占用。NumPy 提供了 `scipy.sparse` 模块来处理稀疏矩阵。

4. **分块处理数据**：如果可能的话，可以将数据分割为更小的块，并逐块处理。这样可以减少对内存的要求，并且在处理大型数据集时更具可扩展性。

根据你的具体需求和数据集大小，你可以选择适合你情况的解决方案。