Python 检查是否有足够的内存分配我的变量

假设我有一个非常大的图G，我想找到距离矩阵，它只是一个二维数组。在此之前，我想确保有足够的内存来分配我的二维数组。如果内存不足，则引发内存错误。我不想浪费数小时计算距离矩阵，最终得到一个内存错误。

为此目的使用numpy是一个很好的实践。可以肯定的是，numpy数组使用的内存比标准列表少，可以控制用于权重的数据类型，实现了很多矩阵操作，如果您试图分配太大的数组，则会出现异常

>>> a = numpy.empty((100, 100))
>>> a = numpy.empty((100000000, 1000000000))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
MemoryError

>>a=numpy.empty（（100100））
>>>a=numpy.empty（（100000000，100000000））
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
记忆者

谢谢。我想尝试一下，但我想知道是否有一种方法可以在python中实现这一点，而不需要任何其他依赖项。我们可以使用例如malloc这样的C语言分配器吗？不，我知道。标准工作是使用容器（列表、目录）。容器可以分配其空间（例如，[None]*1000，创建包含1000个元素的列表，所有元素都设置为None），但无法保证其元素将使用多少内存。我认为numpy数组是最接近C的，这是使用“标准”库可以得到的。