numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 2.25 GiB for an array with shape (17376, 17376) and data type float64

这个错误是由于numpy库在创建一个太大的数组时，内存不足而造成的。由于你的计算机的内存不足以容纳这个大数组，所以你需要优化代码或者增加计算机的内存。

以下是一些可能有帮助的方法：

1. 重新设计你的算法，尽可能减少需要使用大型数组的情况。

2. 使用稀疏矩阵代替密集矩阵。稀疏矩阵只存储非零元素，因此可以大大减少内存使用量。

3. 尝试使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask。这些框架可以将大型数据集划分为小块，然后在多台计算机上并行处理，从而减小了单个计算机的内存压力。

4. 增加计算机的内存大小，这可以通过添加更多的内存模块或者更换更大内存的模块来实现。

5. 如果你的计算机是32位的操作系统，可以考虑升级到64位的操作系统。这样可以让你的计算机支持更大的内存。

相关问题

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 8.27 GiB for an array with shape (33312, 33312) and data type float64

这个错误是因为您试图使用太多内存来创建一个巨大的 Numpy 数组。这通常发生在您的计算机上没有足够的可用内存时，或者是因为您的代码没有正确释放已使用的内存。

要解决这个问题，您可以尝试减少数组的大小，或者使用更高效的数据结构代替 Numpy 数组。您还可以尝试使用内存管理技术，如使用内存映射文件或大型 Numpy 数组的分块，以减少内存使用量。

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 4.67 GiB for an array with shape (1020, 1228800) and data type float32

这个 error 的意思是你的计算机内存不足以分配 4.67GB 的内存用于创建一个大小为 (1020, 1228800) 的 float32 类型的 numpy 数组。出现这个错误的原因可能是你的数据集太大或者你的计算机内存不足。以下是一些解决该问题的方法：

1. 降低数据集的大小：可以尝试减少数据集的大小，以便在内存中容纳更多的数据。

2. 优化代码：检查代码，看看是否有可以优化的部分。例如，可以尝试使用更高效的算法、使用生成器来逐步加载数据等。

3. 增加内存：如果你的计算机内存不足，可以考虑添加更多的内存条或使用更高内存的计算机。

4. 使用其他方法：如果上述方法都无法解决问题，可以考虑使用分布式计算、GPU 计算或者云计算等其他计算方法来处理数据。