数组可以轻松地放入可用的RAM中，但在调用numpy.take时仍会发生内存错误

我有三个形状数组

（10291146,8,5）

。它们是

H4

，

rowoffset

和

coloffset

。H4是float32，而另外两个是int。假设每个元素数组有4个字节，

H4

的开销为188.7 MB

我的机器总共有32 GB内存，目前有18个可用内存。我使用

platform.architecture（）

似乎我还没有达到内存限制，但在运行以下操作时，我出现了内存错误：

shifted=np.take(H4,rowOffsets,0,mode='clip').

我进一步测试了这一点，在Take调用之前运行代码，输入的
（30003000,8,5）
。这消耗了7倍多的内存，但在Take调用之前也没有导致内存错误

所以我认为我使用Take是错误的，它有一个bug，或者它在执行时消耗了大量内存。有人能帮我弄清楚这里发生了什么吗？
带多维参数的
take
为
索引中的每个条目获取除
轴
维度以外的所有部分。因此，您使用它的方式，结果将是
1029*1146**2*8**2*5**2*itemsize
，这是一个很大的问题，可以解释您的内存问题

您可能想使用
沿轴移动
。
“这太多了。”您不是在开玩笑。谢谢您的解释。