MemoryError: Unable to allocate 1.45 GiB for an array with shape (388651724,) and data type int32

这个错误表示你的计算机没有足够的内存来分配一个包含 388651724 个 int32 类型数据的数组，需要释放一些内存或者使用更大的内存来执行操作。你可以尝试使用一些内存管理技巧，例如只加载需要处理的部分数据，或者使用更高效的数据结构来减少内存使用量。如果你的计算机没有足够的内存，你可以考虑使用云计算服务或者升级你的计算机硬件。

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MemoryError: Unable to allocate 10.4 GiB for an array with shape (30, 46503673) and data type int64

这个错误提示表示你的计算机内存不足以分配一段大小为10.4 GiB的连续内存空间，用于存储一个30行，46503673列的int64类型数组。这可能是因为你的计算机内存太小，或者你的程序使用了过多的内存。

有以下几种可能的解决办法：

1. 优化你的算法，减少内存占用量。

2. 分块处理数据，分多次读取数据并处理，避免一次性读取过多数据导致内存不足。

3. 增加计算机内存，可以考虑更换内存条或购买更高配置的计算机。

4. 如果你使用的是Python语言，可以考虑使用NumPy等库进行内存管理和优化，例如使用稀疏矩阵等数据结构来代替稠密矩阵，减少内存占用。

MemoryError: Unable to allocate 20.2 GiB for an array with shape (13814, 196608) and data type int64

MemoryError是一种Python中的异常，表示内存不足以配所需的空间。在你提供的情况下，你尝试创建一个形状为(13814, 196608)、数据类型为int64的数组，需要占用20.2 GiB的内存空间，但是系统没有足够的内存来满足这个请求。

这种情况通常发生在以下几种情况下：
1. 数据量过大：如果你的数据集非常庞大，超过了系统可用内存的限制，就会导致内存不足的错误。
2. 内存泄漏：如果你的代码中存在内存泄漏问题，即没有正确释放已经使用的内存，那么随着时间的推移，内存占用会越来越高，最终导致内存不足。
3. 运行多个大型程序：如果同时运行多个占用大量内存的程序，可能会导致系统内存不足。

解决这个问题的方法有以下几种：
1. 减少数据量：如果可能的话，可以尝试减少数据集的大小，或者只加载部分数据进行处理。
2. 优化代码：检查代码中是否存在内存泄漏问题，并确保正确释放已使用的内存。
3. 使用更大的内存：如果你的计算机支持扩展内存，可以考虑增加内存容量。
4. 使用分布式计算：如果数据量过大，可以考虑使用分布式计算框架，将计算任务分发到多台机器上进行处理。