Python 初始化函数中的大numpy数组时出现内存错误

我在初始化函数中的大型numpy数组时遇到内存错误问题

虽然我试图在main函数中初始化它，但它仍然可以工作，即使我在IPython（python终端）中使用它，它也可以工作

Stacks = np.zeros((448,448,40,120))

还尝试了np.empty（）

不管怎样，当你在家里做同样的事情时

def func(arr):
   Stacks = np.zeros((448,448,40,120))

func (arr)

arr

是一个大小为（44844800）的数组

只是想把这个3D阵列保存成4D阵列。但它在函数调用中显示内存错误

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系统至少有4GB RAM。我不认为RAM是一个瓶颈，因为它可以在主终端和Python终端上工作。

您尝试创建的阵列几乎需要8 GB。假设数据类型匹配，则与已有的

arr

数组相同。您似乎不清楚要使用多少内存。如果您只想重塑

arr

，您可以使用

numpy来重塑视图。重塑

，而无需再分配8 GB。这是绝对正确的。但目前尚不清楚为什么它主要起作用。即使我初始化了两个大小相同（7.17gb*2）的不同数组，它也可以工作。在python终端中也可以使用。知道为什么吗？您尝试创建的阵列几乎需要8 GB。假设数据类型匹配，则与已有的

arr

数组相同。您似乎不清楚要使用多少内存。如果您只想重塑

arr

，您可以使用

numpy来重塑视图。重塑

，而无需再分配8 GB。这是绝对正确的。但目前尚不清楚为什么它主要起作用。即使我初始化了两个大小相同（7.17gb*2）的不同数组，它也可以工作。在python终端中也可以使用。知道为什么吗？