numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 9.53 MiB for an array with shape (1998071,) and data type |S5

这个错误是由于numpy试图分配一个太大的数组，但是内存不足，无法完成分配所导致的。解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少数组的大小：如果可能的话，可以尝试减少要分配的数组的大小。例如，可以将数组的维数降低，或者使用更小的数据类型。

2. 释放内存：在分配大型数组之前，可以尝试释放一些内存。例如，可以关闭不必要的应用程序或进程，或者释放其他不必要的内存资源。

3. 使用更大的内存：如果您的计算机内存不足，可以考虑使用更大的内存或者将代码移植到一台内存更大的计算机上。

4. 使用其他库：如果numpy不能满足您的需求，可以尝试使用其他库。例如，pandas和dask都提供了处理大型数据集的方法，而不需要将整个数据集加载到内存中。

希望这些方法能帮助您解决问题！

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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。

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 1.15 MiB for an array with shape (224, 224, 3) and data type float64

这个错误通常表示您的计算机内存不足以分配所需大小的数组。

对于形状为(224, 224, 3)和数据类型为float64的数组，它需要大约1.15 MiB的内存。

有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 释放内存：在运行代码之前，尝试关闭其他不必要的程序或进程，以释放计算机的内存资源。

2. 减少数组大小：如果可能的话，可以尝试减少数组的大小，例如减小图像的尺寸或使用更小的数据类型。

3. 使用更大的内存：如果您的计算机内存不足以处理所需的数组大小，可以考虑使用具有更大内存的计算机或服务器来运行您的代码。

4. 内存管理：使用一些内存管理技术，例如分块加载数据、使用生成器等方法，以减少对内存的需求。

请注意，具体解决方案取决于您的具体情况和可用资源。您可以根据自己的需求选择适合您的解决方案。