numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 305. MiB for an array with shape (4, 10000000) and data type object

这个错误提示是因为你的程序试图创建一个大小为 4 x 10000000 的数组，但由于内存不足而无法分配所需的 305MB 内存空间。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 减少数组的大小：尝试减少数组的大小或者使用更小的数据类型来存储数据，以减少内存的使用量。

2. 释放不再使用的内存：在程序中，如果有一些不再使用的变量或者对象，可以通过删除它们或者使用 del 关键字来释放内存。

3. 使用更大的内存：如果你的计算机内存不足，可以考虑使用更大的内存或者升级计算机。

4. 使用分布式计算：如果你需要处理大规模的数据集，可以考虑使用分布式计算框架，如 Apache Spark 或者 Dask，来将计算分布到多个计算机上，以减少单个计算机的内存压力。

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numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 246. MiB for an array with shape (1, 32183100) and data type object

这个错误表示你的电脑内存不足，无法为一个形状为(1, 32183100)、数据类型为object的数组分配246 MB的空间。解决这个问题有以下几种方法：

1. 使用更大内存的电脑或者服务器。
2. 优化你的代码，减少内存使用量。
3. 使用numpy的memmap函数，将数据存储到磁盘上而不是内存中。这样可以避免内存不足的问题。
4. 使用稀疏矩阵来表示你的数据，这样可以减少内存使用量。

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 806. MiB for an array with shape (352218, 300) and data type float64

这个错误表示无法为形状为（352218，300）和数据类型为float64的数组分配806. MiB的内存空间。这通常是因为你的计算机内存不足导致的。

解决方法有：

1. 如果你的计算机有更多的内存，可以尝试增加内存大小。

2. 如果你的数据集太大以至于无法在内存中存储，可以尝试使用分批读取数据。

3. 你可以将数据类型从float64转换为float32，因为float32需要的内存空间更少。

4. 你可以尝试使用其他的库，比如PyTorch或TensorFlow，这些库通常能够更好地管理内存。