numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 1.83 MiB for an array with shape (800, 800, 3) and data type uint8

这错误提示是由于你的计算机内存不足，无法为指定大小的数组分配足够的内存。

你可以尝试以下方法：

1. 减少你的数组大小，或者使用更小的数据类型来减少内存占用。

2. 关闭其他占用大量内存的程序，以腾出更多的内存。

3. 升级你的计算机内存，以便更好地处理大型数据集。

4. 如果你使用的是64位Python版本，可以考虑使用32位Python版本，因为32位Python版本可以使用更少的内存来处理相同的数据。

相关问题

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 48.4 GiB for an array with shape (6490535145,) and data type float64

这个错误提示意味着你的计算机内存不足以分配给你正在尝试创建的数组。这个数组的形状是(6490535145,)，数据类型是float64，需要48.4 GiB的内存空间。这通常是因为你尝试创建一个过于庞大的数组，而你的计算机内存无法满足其需求。解决这个问题的方法包括增加计算机内存、使用分布式计算或者优化你的代码以减少内存占用。

以下是三个相关问题：

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 62.1 GiB for an array with shape (259, 32183100) and data type object

这个错误说明你的计算机内存不足，无法为所需的数组分配足够的内存空间。建议尝试减少数组的大小或使用更大内存的计算机。

以下是一些可能的解决方法：

1.尝试使用更小的数组或者对数组进行降维。

2.使用分布式计算工具，如Apache Spark，将数据集分割成多个部分，然后在多个计算机上分别处理这些部分。

3.增加计算机的内存，或者使用虚拟内存来扩充计算机的内存。

4.使用更高效的数据结构，如稀疏矩阵，来减少内存占用。