Unable to allocate 972. MiB for an array with shape (28, 4548147) and data type object 怎么解决

这个错误提示意味着你尝试创建一个数组，但是没有足够的内存来分配这个数组。这个问题通常有以下几个解决方案：

1. 如果可能的话，减少数组的大小或者使用更小的数据类型。

2. 尝试使用分块或者延迟加载等技术，避免一次性将整个数组加载到内存中。

3. 如果你的计算机有足够的内存，可以尝试升级你的计算机硬件或者增加你的内存。

4. 在代码中使用内存优化技巧，例如使用生成器或者迭代器来避免一次性将整个数组加载到内存中。

希望这些解决方案能够帮助你解决问题。

相关问题

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。

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。