解决python报错MemoryError的问题

如下：

python 32bit 最大只能使用 2G 内存，坑爹之处，超过 2G 报错MemoryError。

而 64bit python则无此限制，所以建议使用 64bit python。

可能存在的问题：以前 numpy、scipy 官方的库只支持 32bit python，现在应该发布了 64bit 对应版本。

以上这篇解决python报错MemoryError的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2018-06-25

昨天在用用Pycharm读取一个200+M的CSV的过程中,竟然出现了Memory Error!简直让我怀疑自己买了个假电脑,毕竟是8G内存i7处理器,一度怀疑自己装了假的内存条....下面说一下几个解题步骤....一般就是用下面这些方法了,按顺序试试. 一.逐行读取 如果你用pd.read_csv来读文件,会一次性把数据都读到内存里来,导致内存爆掉,那么一个想法就是一行一行地读它,代码如下: data = [] with open(path, 'r',encoding='gbk',errors

数据准备 数据集(JetRail高铁的乘客数量)下载. 假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('train.csv') df.head() df.shape 依照上面的代码,我们获得了 2012-2014 年两年每个小时的乘

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