numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 4.20 MiB for an array with shape (55000, 10) and data type float64

这个错误是由于内存不足导致的。你尝试创建一个形状为(55000, 10)的float64类型的数组，但是系统没有足够的内存来分配该数组。

有几种解决方法可以尝试解决这个问题：

1. 减少数组的大小：如果可能的话，尝试减少数组的大小以适应可用的内存。你可以考虑减少行数或列数，或者使用其他数据类型，如float32。

2. 释放内存：在创建数组之前，尝试释放一些内存资源。关闭其他不必要的程序或进程，释放缓存，或者重启计算机可能会释放一些内存。

3. 使用更大的内存：如果你的计算机配置不允许分配足够的内存，考虑升级你的计算机或者使用具有更大内存容量的服务器。

4. 使用分块处理：如果你的计算需要对整个数组进行操作，但是内存不足以容纳整个数组，可以考虑将操作分解为多个较小的块并逐个处理。

记住，在处理大型数据集时，合理使用内存是非常重要的。确保你的代码仅仅分配所需的内存，并在不需要时及时释放内存。

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numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 2.85 TiB for an array with shape (625700, 625783) and data type float64

这个错误是内存不足导致的。你的代码尝试创建一个非常大的NumPy数组，但是你的计算机没有足够的内存来容纳它。

有几种方法可以解决这个问题。首先，你可以尝试减少数组的大小，或者使用更小的数据类型。如果这不可行，你可以尝试在计算机上添加更多的内存或使用更高效的算法和数据结构来减少内存使用量。

另外，你可以尝试使用分布式计算或云计算等技术来解决内存不足的问题，这些技术可以让你使用多台计算机或者云服务器进行计算，从而提供更大的内存。

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.87 GiB for an array with shape (1000000, 251) and data type float64

这个错误是内存不足导致的，意味着你的计算机没有足够的内存来创建这个大小的数组。你可以尝试使用减少数组的大小，或者使用更高级别的计算机来处理这个问题。另外，你也可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask，来处理大型数据集。这些框架可以将大型数据集拆分成小块并分发到多个计算机上进行处理。