我正在使用NumPy处理一些大型数据矩阵(大小约为50GB)。我运行这段代码的机器有128GB的​​RAM，所以做这种量级的简单线性运算在内存方面应该不是问题。但是，当我在Python中计算以下代码时，我目睹了巨大的内存增长(超过100GB):importnumpyasnp#memoryallocations(everythingworksfine)a=np.zeros((1192953,192,32),dtype='f8')b=np.zeros((1192953,192),dtype='f8')c=np.zeros((192,32),dtype='f8')a[:]=b[:,:,np.

这是对thisanswer的跟进我之前的问题Fastestapproachtoreadthousandsofimagesintoonebignumpyarray.在chapter2.3"Memoryallocationofthendarray"，TravisOliphant写了以下关于如何在内存中访问C有序numpy数组的索引。...tomovethroughcomputermemorysequentially,thelastindexisincrementedfirst,followedbythesecond-to-lastindexandsoforth.这可以通过沿两个第一个或两个

这是对thisanswer的跟进我之前的问题Fastestapproachtoreadthousandsofimagesintoonebignumpyarray.在chapter2.3"Memoryallocationofthendarray"，TravisOliphant写了以下关于如何在内存中访问C有序numpy数组的索引。...tomovethroughcomputermemorysequentially,thelastindexisincrementedfirst,followedbythesecond-to-lastindexandsoforth.这可以通过沿两个第一个或两个

我正在使用numpy创建一个边长为100的立方体数组，因此总共包含100万个条目。对于百万个条目中的每一个，我都插入了一个100x100矩阵，其条目由随机生成的数字组成。我正在使用以下代码:importrandomfromnumpyimport*cube=arange(1000000).reshape(100,100,100)forelementincube.flat:matrix=arange(10000).reshape(100,100)forentryinmatrix.flat:entry=random.random()*100element=matrix我原以为这需要一段时间，

我正在使用numpy创建一个边长为100的立方体数组，因此总共包含100万个条目。对于百万个条目中的每一个，我都插入了一个100x100矩阵，其条目由随机生成的数字组成。我正在使用以下代码:importrandomfromnumpyimport*cube=arange(1000000).reshape(100,100,100)forelementincube.flat:matrix=arange(10000).reshape(100,100)forentryinmatrix.flat:entry=random.random()*100element=matrix我原以为这需要一段时间，

我目前正在做一些内存密集型文本处理，为此我必须构造一个float32s的sparsematrix，尺寸为~(2M,5M)。在阅读5M文档的语料库时，我正在逐列构建这个矩阵。为此，我使用了来自SciPy的稀疏dok_matrix数据结构。但是，当到达第500000个文档时，我的内存已满(使用了大约30GB)并且程序崩溃了。我最终想要做的是使用sklearn对矩阵执行降维算法，但是，如前所述，不可能在内存中保存和构造整个矩阵。我查看了numpy.memmap，因为sklearn支持这一点，并尝试memmapSciPy稀疏矩阵的一些底层numpy数据结构，但我无法成功这样做。我不可能以密集格

我目前正在做一些内存密集型文本处理，为此我必须构造一个float32s的sparsematrix，尺寸为~(2M,5M)。在阅读5M文档的语料库时，我正在逐列构建这个矩阵。为此，我使用了来自SciPy的稀疏dok_matrix数据结构。但是，当到达第500000个文档时，我的内存已满(使用了大约30GB)并且程序崩溃了。我最终想要做的是使用sklearn对矩阵执行降维算法，但是，如前所述，不可能在内存中保存和构造整个矩阵。我查看了numpy.memmap，因为sklearn支持这一点，并尝试memmapSciPy稀疏矩阵的一些底层numpy数据结构，但我无法成功这样做。我不可能以密集格

我正在处理从大图像文件创建的相当大的数组。我遇到了使用过多内存的问题，因此决定尝试使用numpy.memmap数组而不是标准的numpy.array。我能够创建一个memmap并将数据从我的图像文件中分block加载到其中，但我不确定如何将操作结果加载到memmap.例如，我的图像文件被读入numpy作为二进制整数数组。我编写了一个函数，该函数将True单元格的任何区域缓冲(扩展)指定数量的单元格。此函数使用array.astype(bool)将输入数组转换为Boolean。如何使array.astype(bool)创建的新Boolean数组成为numpy.memmap数组？此外，如果

我正在处理从大图像文件创建的相当大的数组。我遇到了使用过多内存的问题，因此决定尝试使用numpy.memmap数组而不是标准的numpy.array。我能够创建一个memmap并将数据从我的图像文件中分block加载到其中，但我不确定如何将操作结果加载到memmap.例如，我的图像文件被读入numpy作为二进制整数数组。我编写了一个函数，该函数将True单元格的任何区域缓冲(扩展)指定数量的单元格。此函数使用array.astype(bool)将输入数组转换为Boolean。如何使array.astype(bool)创建的新Boolean数组成为numpy.memmap数组？此外，如果

有没有什么办法可以将数组存储在hdf5文件中，该文件太大而无法加载到内存中？如果我这样做f=h5py.File('test.hdf5','w')f['mydata']=np.zeros(2**32)我遇到内存错误。 最佳答案 根据documentation，您可以使用create_dataset创建存储在hdf5中的分block数组。示例:>>>importh5py>>>f=h5py.File('test.h5','w')>>>arr=f.create_dataset('mydata',(2**32,),chunks=True)>>