IPython中的MemoryError（使用Windows）_Python_Memory_Numpy

IPython中的MemoryError（使用Windows）

python memory numpy

IPython中的MemoryError（使用Windows）,python,memory,numpy,Python,Memory,Numpy,我一直在尝试在IPython中初始化一个整数的numpy数组，它是1000 x 1000 x 120，每次我得到一个MemoryError。我不知道为什么会出现这种情况，因为它实际上并没有那么大的数组我的代码很简单： bigLattice = np.zeros((numsimulations,end2+1,t+1)) 请告诉我是否有什么可以修复的，以便numpy可以访问更多内存。浮点数字的默认类型是float64，因此矩阵的大小是915Mb In [1]: a = np.zeros((100

我一直在尝试在IPython中初始化一个整数的numpy数组，它是1000 x 1000 x 120，每次我得到一个

MemoryError

。我不知道为什么会出现这种情况，因为它实际上并没有那么大的数组

我的代码很简单：

bigLattice = np.zeros((numsimulations,end2+1,t+1))

请告诉我是否有什么可以修复的，以便numpy可以访问更多内存。

浮点数字的默认类型是float64，因此矩阵的大小是915Mb

In [1]: a = np.zeros((1000,1000,120))

In [2]: %whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `float64`, 960000000 bytes (915 Mb)

您可以在此处找到有关可用

d类型及其限制的详细信息
如果只需要存储一个字节的整数值，则可以使用int8
值进行实例化：
np.zeros((1000,1000,120),dtype=np.int8)

这会将大小减少到114Mb：
%whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `int8`, 120000000 bytes (114 Mb

浮点数的默认类型是float64，因此矩阵的大小是915Mb
In [1]: a = np.zeros((1000,1000,120))

In [2]: %whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `float64`, 960000000 bytes (915 Mb)

您可以在此处找到有关可用d类型及其限制的详细信息
如果只需要存储一个字节的整数值，则可以使用int8
值进行实例化：
np.zeros((1000,1000,120),dtype=np.int8)

这会将大小减少到114Mb：
%whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `int8`, 120000000 bytes (114 Mb

浮点数的默认类型是float64，因此矩阵的大小是915Mb
In [1]: a = np.zeros((1000,1000,120))

In [2]: %whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `float64`, 960000000 bytes (915 Mb)

您可以在此处找到有关可用d类型及其限制的详细信息
如果只需要存储一个字节的整数值，则可以使用int8
值进行实例化：
np.zeros((1000,1000,120),dtype=np.int8)

这会将大小减少到114Mb：
%whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `int8`, 120000000 bytes (114 Mb

浮点数的默认类型是float64，因此矩阵的大小是915Mb
In [1]: a = np.zeros((1000,1000,120))

In [2]: %whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `float64`, 960000000 bytes (915 Mb)

您可以在此处找到有关可用d类型及其限制的详细信息
如果只需要存储一个字节的整数值，则可以使用int8
值进行实例化：
np.zeros((1000,1000,120),dtype=np.int8)

这会将大小减少到114Mb：
%whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    1000x1000x120: 120000000 elems, type `int8`, 120000000 bytes (114 Mb

这太完美了，谢谢！是否有方法使用大于255的整数值？uint16
或uint32
，具体取决于您的需要。uint16为228Mb，UINT32为457Mb。这太完美了，谢谢！是否有方法使用大于255的整数值？uint16
或uint32
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或uint32
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或uint32
，具体取决于您的需要。uint16为228Mb，uint32为457Mb