问题:我正在尝试将两个相对较小的数据集放在一起，但合并引发了一个MemoryError。我有两个国家贸易数据聚合数据集，我试图在关键年份和国家/地区合并，因此数据需要特殊放置。不幸的是，这使得concat的使用及其性能优势无法实现，如以下问题的答案所示:MemoryErroronlargemergeswithpandasinPython.这是设置:尝试合并:df=merge(df,i,left_on=['year','ComTrade_CC'],right_on=["Year","PartnerCode"])基本数据结构:我:YearReporter_CodeTrade_Flow_Co
我有3个numpy数组，需要在它们之间形成笛卡尔积。数组的维度不固定，因此可以取不同的值，例如A=(10000,50),B=(40,50),C=(10000,50)。然后，我执行一些处理(如a+b-c)下面是我用于产品的函数。defcartesian_2d(arrays,out=None):arrays=[np.asarray(x)forxinarrays]dtype=arrays[0].dtypen=np.prod([x.shape[0]forxinarrays])ifoutisNone:out=np.empty([n,len(arrays),arrays[0].shape[1]],
我正在为文档集合的搜索引擎编写倒排索引。现在，我将索引存储为字典字典。也就是说，每个关键字都映射到docIDs->出现位置的字典。数据模型如下所示:{word:{doc_name:[location_list]}}在内存中构建索引工作正常，但当我尝试序列化到磁盘时，我遇到了MemoryError。这是我的代码:#WritetheindexouttodiskserializedIndex=open(sys.argv[3],'wb')cPickle.dump(index,serializedIndex,cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)就在序列化之前，我的程序使用了大约50
我有一个非常大的XML文件(准确地说是20GB，是的，我需要所有文件)。当我尝试加载文件时，收到此错误:Python(23358)malloc:***mmap(size=140736680968192)failed(errorcode=12)***error:can'tallocateregion***setabreakpointinmalloc_error_breaktodebugTraceback(mostrecentcalllast):File"file.py",line5,incode=xml.read()MemoryError这是我当前的代码，用于读取XML文件:frombs
我正在使用pandas对一组大约1000-2000个CSV文件进行外部合并。每个CSV文件都有一个标识符列id，它在所有CSV文件之间共享，但每个文件都有一组唯一的3-5列列。每个文件中大约有20,000个唯一的id行。我想要做的就是将它们合并在一起，将所有新列放在一起并使用id列作为合并索引。我使用一个简单的merge调用来完成:merged_df=first_df#firstcsvfiledataframefornext_filenameinfilenames:#loadupthenextdf#...merged_df=merged_df.merge(next_df,on=["id
我试图了解什么时候在Python中捕获MemoryError有意义，我有两种情况:场景一:MemoryError被成功捕获。importnumpyasnptry:a=np.ones(100000000000)exceptMemoryError:print'gotmemoryerror,planB'a=np.ones(10)#thisgetscreated场景2:我的程序卡住silly=[]c=0try:whileTrue:silly.append((str(c)))#justincreasingthelistc+=1ifc%1000000==0:print'counter:{}'.fo
问题描述:我使用pythonpandas读取几个大的CSV文件并将其存储在HDF5文件中，生成的HDF5文件大约为10GB。回读时出现问题。即使我尝试分block读回它，我仍然会遇到MemoryError。这是我创建HDF5文件的方式:importglob,osimportpandasaspdhdf=pd.HDFStore('raw_sample_storage2.h5')os.chdir("C:/RawDataCollection/raw_samples/PLB_Gate")forfilenameinglob.glob("RD_*.txt"):raw_df=pd.read_csv(f
我正在尝试使用Scipy径向基函数(Rbf)插入一个表示2D表面的不太大(约10.000个样本)的点云。我得到了一些不错的结果，但是对于我最后的数据集，我一直得到MemoryError，即使错误在执行过程中几乎立即出现(RAM显然没有被吃掉)。我决定从Scipy破解rbf.py文件的副本，首先在其中填充一些非常有用的打印语句。通过逐行分解_euclidean_norm方法，如下所示:def_euclidean_norm(self,x1,x2):d=x1-x2s=d**2su=s.sum(axis=0)sq=sqrt(su)returnsq我在第一行得到错误:File"C:\MyRBF.
我正在处理一些数据，并将结果存储在三个字典中，并使用Pickle将它们保存到磁盘。每个字典有500-1000MB。现在我正在加载它们:importpicklewithopen('dict1.txt',"rb")asmyFile:dict1=pickle.load(myFile)但是，我已经在加载我得到的第一本字典了:***setabreakpointinmalloc_error_breaktodebugpython(3716,0xa08ed1d4)malloc:***mach_vm_map(size=1048576)failed(errorcode=3)***error:can'tal
我有大量栅格数据集，代表几十年来的每月降雨量。我用Python编写了一个脚本，它遍历每个栅格并执行以下操作:将栅格转换为numpy掩码数组，执行大量数组代数来计算新的水位，将结果写入输出栅格。重复脚本只是由循环语句包围的一长串数组代数方程。如果我只在我的一小部分数据(比如20年的值(value))上运行脚本，一切都会很好，但如果我尝试处理全部数据，我会得到一个MemoryError。该错误没有提供更多信息(除了它突出显示Python放弃的代码行)。不幸的是，我不能轻松地分block处理我的数据-我真的需要能够一次完成全部工作。这是因为，在每次迭代结束时，输出(水位)作为起点反馈到下一次
