numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 8.27 GiB for an array with shape (33312, 33312) and data type float64

这个错误是因为您试图使用太多内存来创建一个巨大的 Numpy 数组。这通常发生在您的计算机上没有足够的可用内存时，或者是因为您的代码没有正确释放已使用的内存。

要解决这个问题，您可以尝试减少数组的大小，或者使用更高效的数据结构代替 Numpy 数组。您还可以尝试使用内存管理技术，如使用内存映射文件或大型 Numpy 数组的分块，以减少内存使用量。

相关问题

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 1.40 GiB for an array with shape (500, 250, 250, 3) and data type complex128

这个错误是由于内存不足导致的。你尝试创建一个形状为(500, 250, 250, 3)、数据类型为 complex128 的数组，但是无法分配足够的内存空间。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：
1. 减小数组的大小：考虑是否可以减小数组的大小，以降低内存需求。
2. 释放内存：在创建数组之前，尝试释放一些不再使用的内存资源，例如关闭其他程序或释放其他变量所占用的内存。
3. 使用更高效的数据类型：如果你的数据不需要复杂的精度要求，可以尝试使用其他数据类型，如 float64 或 float32，以减少内存占用。
4. 使用分块计算：如果可能的话，可以将计算任务分成较小的块来处理，以减少对内存的需求。
5. 增加系统内存：如果以上方法仍然无法解决问题，你可能需要考虑增加系统的物理内存或虚拟内存。

希望这些方法能够帮助你解决问题！

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。