本文简要概括出现类似于 numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array with shape (370, 370) and data type float64 报错信息的原因及解决方法。
更新：2023 / 2 / 4
Python | NumPy | numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array with shape (370, 370) and data type float64
主要原因是电脑 RAM 内存不足，因为需要处理的数据量太大，GPU性能不够，存在内存溢出现象 1’ 2。
float 精度在代码中使用的是 flaot 64 类型，然而实际上未必需要这么大的精度，这时候可以使用 numpy 中的 float32，float16 等，这样可以降低很多的内存需求。
64 位python 原始的数据类型是 32 bit，但是最大只能使用 2G 内存，超过 2G 报错 MemoryError。
如果你的 Python 用的是 32 bit 的，那么你的 pandas 和 Numpy 也只能是 32 bit 的，那么当你的内存使用超过 2G 时，就会自动终止内存。而 64bit python 则无此限制。
因此，可以先检查自己安装的 python 是多少位的 5，如果是 32 bit，那么就重装 64 bit 的 Python。
如果你的 python 本来安装的就是 64 位的，可以采用下面的方法
在运行代码的过程中发现，内存其实只用到了一半不到，但是为什么会出现 Memory 的错误呢？
进过百度发现说是内存被限制了，所以考虑采用扩大虚拟内存的方法。
对于 windows 系统，扩大虚拟内存的方法：
控制面板；系统 这一项； 高级系统设置 这一项；性能 模块的 设置 按钮；高级面板，点击更改 虚拟内存 模块；自动管理所有驱动器的分页文件大小，然后选择一个驱动器，也就是一个盘，选中自定义大小，手动输入初始大小和最大值，但是不要太大。设置， 然后再确定，否则无效，最后 重启电脑 就可以了。修改 pycharm 的运行内存 6，
Help -> Find Action -> (type VM Options) ->(Click) Edit Custom VM Optionspycharm64.exe.vmoptions 进行编辑-Xmx750m 为 -Xmx4096m4G 内存，视情况而定。pycharm出现 memoryError 错误和文件读取太慢的问题，后来找到了两种比较快 Large File Reading 的方法，这里将介绍这两种读取方法。
我们谈到 文本处理 时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。
文件对象提供了三个 读 方法，.read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。
.read() 每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容最直接的字符串表示，但对于连续的面向行的处理，它却是不必要的，并且如果文件大于可用内存，则不可能实现这种处理。
下面是 .read() 方法示例：
try:
f = open('/path/to/file', 'r')
print f.read()
finally:
if f:
f.close()
调用 read() 会一次性读取文件的全部内容，如果文件有 10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用 read(size) 方法，每次最多读取 size 个字节的内容。
另外，调用 readline() 可以每次读取一行内容，调用 readlines() 一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。
如果文件很小，read() 一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用 read(size) 比较保险；如果是配置文件，调用 readlines() 最方便：
for line in f.readlines():
process(line) # <do something with line>
处理大文件是很容易想到的就是将大文件分割成若干小文件处理，处理完每个小文件后释放该部分内存。这里用了 iter & yield：
def read_in_chunks(filePath, chunk_size=1024*1024):
"""
Lazy function (generator) to read a file piece by piece.
Default chunk size: 1M
You can set your own chunk size
"""
file_object = open(filePath)
while True:
chunk_data = file_object.read(chunk_size)
if not chunk_data:
break
yield chunk_data
if __name__ == "__main__":
filePath = './path/filename'
for chunk in read_in_chunks(filePath):
process(chunk) # <do something with chunk>
with 语句打开和关闭文件，包括抛出一个内部块异常。
for line in f 文件对象 f 视为一个迭代器，会自动的采用缓冲 IO 和内存管理，所以你不必担心大文件。
#If the file is line based
with open(...) as f:
for line in f:
process(line) # <do something with line>
Numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape (51, 6, 64, 2) and data type float32 ↩︎
MemoryError: Unable to allocate MiB for an array with shape and data type, when using anymodel.fit() in sklearn ↩︎
解决numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array ↩︎
MemoryError: Unable to allocate array with shape (61721, 16000) and data typ ↩︎
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
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这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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