Python 尝试使用numpy.load加载.npz文件并执行操作时内存不足

我一直在尝试加载一个.npz文件。文件内容有两个元素

'arr\u 0'

和

'arr\u 1'

。两者都是

numpy.ndarray

的形状

（4056、256、256、3）

。然而，当我试图加载它们并执行一些操作时，内存就会耗尽
我尝试过寻找各种解决方案，并且在的帮助下，以最小的空间加载了这两种解决方案
但除了加载之外，我还需要对它执行一些操作，在这段时间内，会发生内存不足异常。我尝试这样做的系统有16 GB的RAM。
我试图实现的代码如下：

# Assume that all the necessary imports are done. 

dataset = [None, None]
processed_data = "filename.npz"

# The 'NpzMMap' class is directly taken from the link given above
with NpzMMap(processed_data) as zfile:
    with zfile.mmap('arr_0') as data:
        data = data = (data - 127.5) / 127.5   # operation which I want to do with the numpy arrays
        dataset[0]  = data
       
    with zfile.mmap('arr_1') as data:
        data = (data - 127.5) / 127.5
        dataset[1]  = data

# out of memory happens before the print statement
print("dataset[0] shape :",dataset[0].shape, "dataset[0] shape :",dataset[1].shape)

我就是这样保存.npz文件的：

from numpy import savez_compressed

filename = 'filename.npz'
savez_compressed(filename, data_1, data_2)  # both data_1 and data_2 are of the shape (4056, 256, 256, 3)

我尝试了一些方法，比如做

data=（data.real.astype（np.float64）-127.5）/127.5

而不是

data=（data-127.5）/127.5

。但所有这些都会导致记忆不足。这是因为给定的操作将

数据

转换回

numpy.complex128

？
或者是否有其他方法可以正确保存和加载numpy阵列？
任何帮助都将不胜感激。
谢谢你的阅读