Numpy MemoryError

什么是Numpy

Numpy是一个开源的Python科学计算库，它带有一个强大的N维数组对象和广播功能函数，用于快速的操作大型数组和矩阵。Numpy是科学计算领域的基础包，许多python科学计算库都以Numpy为基础，例如SciPy、Pandas等。

阅读更多：Numpy 教程

什么是MemoryError?

MemoryError是一种Python解释器发出的标准Exception，表示你的计算机已没有足够的内存来运行Python程序。它通常发生在Numpy处理大型数组时，比如创建过大的数组和执行大型计算。

Numpy内存消耗的原因

Numpy处理大型数组时会使用大量的内存，其中包括：

数组元素的类型与位数：Python语言中的int类型为32位，而Numpy可以使用int32、int64等等不同位数的整型类型，这会影响数组占用的内存大小。例如，如果使用int32类型的数组，每个数组元素就会占用4字节的内存。
创建数组时的数组大小：在Python语言中，数组可以动态增长，Numpy创建数组时会分配一定的内存空间，这样可以快速地执行数组操作。如果数组过大，Numpy需要分配更多的内存来存储数组，这可能会导致MemoryError。
数组对象的大小：数组对象本身也会占用一定的内存空间，例如数组的形状、元素类型、步幅等等。

如何减少Numpy内存消耗

使用不同的数组类型：默认情况下，Numpy将创建一个数组为int64类型。如果你知道数组元素的大小或你的元素不需要如此大的精度，可以选择更适合的数据类型来创建数组。例如，使用int32类型的数组可以减少内存使用。
直接从文件读取数据：如果你要处理的数据存储在文件中，可以尝试直接从文件中读取数据，而不是将全部数据写入内存。这样可以减少内存使用并提高程序效率。
转换数组类型和大小：如果你需要处理大型数组，可以考虑将数组类型和/或大小转换为适合你的程序所需的形式。例如，如果你只需要处理一部分数据，可以使用切片来选取需要处理的一部分数据，而不是整个数组。
使用稀疏矩阵：如果你需要处理大型稀疏矩阵，可以使用稀疏矩阵格式来存储和处理数据。稀疏矩阵使用更少的内存，因为它只存储非零元素。
分块处理大型数组：如果你需要处理大型数组，将它们分成块并逐个处理可以节省内存。Numpy提供了较多的函数来实现这个目的。例如，可以使用Numpy的memmap函数来创建一个内存映射数组，将数组分成块处理。

代码示例

import numpy as np

# 创建一个过大的数组
a = np.zeros(shape=(100000000, 1), dtype=np.int64)

# 将数组转换为int32类型，可以减少内存使用
a = a.astype(np.int32)

# 读取一个10GB的文件数据
with open('data/big_data.bin', 'rb') as f:
    b = np.fromfile(f, dtype=np.int32)

# 选取第1-1000个元素处理
selection = b[:1000]
result = np.sum(selection)

# 创建一个大型稀疏矩阵
from scipy.sparse import csr_matrix
data = np.array([0, 1, 0, 1, 2, 0])
indices = np.array([1, 3, 4, 2, 3, 1])
indptr = np.array([0, 2, 3, 5, 6])
sparse_matrix = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(4, 5))

# 从文件读取数据的例子
with open('data/large_csv.csv', 'r') as f:
    for line in f:
        # 处理每一行
        pass

# 分块处理大型数组的例子
memmap_array = np.memmap('data/big_array.npy', dtype=np.int64, mode='w+', shape=(100000000,))
block_size = 100000
for block in range(1000):
    start = block * block_size
    end = start + block_size
    data = memmap_array[start:end]
    # 处理数据块

总结

Numpy是一个强大的Python科学计算库，可以处理大型数组和矩阵。但当处理大型数据时，Numpy可能会消耗过多的内存，导致MemoryError。为了减少内存消耗，可以选择不同的数组类型、直接从文件读取数据、使用稀疏矩阵、将数组分成块等等。在实际编程中应该根据具体的情况选择适合的方法来降低内存消耗。