Step 1: 识别问题 运行程序后,如果你遇到了 Memory Error,终端可能会显示类似于以下错误信息: MemoryError: Unable to allocate X bytes for an array 1. Step 2: 分析代码 检查内存使用最多的部分。常见的地方包括大列表、字典和其他容器。 Step 3: 优化代码 以下是一些常用的方法来优化内存使用的示例代码。
1、numpy 在定义数组的时候,采用更低的精度。从float64降低为float32 array_ = np.zeros((10000,10000),dtype=‘float32’) # 默认float64 2、修改pycharm的运行内存 Help->Find Action->(type "VM Options")->(Click)"Edit Custom VM Options" 打开pycharm64.exe.vmoptions进行编辑 修改-Xmx750m 为 -...
现在我们拥有了 root 权限,输入下面的命令将内存过载处理模式更改为1: $ echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory 然后不出意外的话,就可以成功创建该矩阵啦! Reference Iguananaut. (August 15, 2019). Unable to allocate array with shape and data type. Retrieved fromhttps://stackoverflow.com/questions...
MemoryError: Unable to allocate 26.4 GiB for an array with shape (3540000000 改为 withTdmsFile.open(file_dir)astdms_file:file_keys=tdms_file.objects.keys()print(file_keys) 即可正常运行!! 全部评论 推荐最新楼层 不愿透露姓名的神秘牛友
MemoryError: Unable to allocate array with shape (130493, 360, 360) and data type float32 可以考虑释放一些内存,把一些中间结果删掉就好 import gc del mrcs_arr_2 gc.collect()
错误: MemoryError: Unable to allocate 359. MiB for an array with shape (60000, 784) and data type float64
您可能得到MemoryError: Unable to allocate..的原因可能是由于数据框中的重复项或空白。检查您要加入的列(使用合并时),看看是否有重复项或空白。如果是这样,请使用以下命令摆脱它们: df.drop_duplicates(subset='column_name',keep 然后重新运行您的 python/pandas 代码。这对我有用。
"gdal"是一个开源的、功能强大的栅格文件读写库。可是它的"安装"有时却让小白们感到疼痛;好不容易跟着教程安装成了,在运行过程中,当需要处理的数据太大时,却被频频提示"内存错误"–如,memoryerror:unable to allocate 43.9 mib for an array with shape (4800, 4800) and data typeuint16。
最近在运行一个python项目,不过并不熟悉python,因为一直在做java开发的工作。最近改了一个python项目里的SQL,查询的数据量更大了,运行后抛出异常,所以初步怀疑是内存不够 pycharm Unable to allocate 75.9 MiB for an array with shape (17, 1170427)
我正在运行用于机器学习的大型数据集,而我的笔记本电脑内存有限(8 8GB) Python给出了这个错误 MemoryError: Unable to allocate 1.34 GiB for an当我运行这行代码时 df_features = df_features.pivot(index='RepID', columns='Code', values='Frequency') 如何使用U盘 浏览38提问于2020-06-19得票数 0 回答已...