如何克服 numpy.unique 的 MemoryError答案

【问题标题】：How to overcome MemoryError of numpy.unique如何克服 numpy.unique 的 MemoryError
【发布时间】：2017-02-14 03:16:43
【问题描述】：

我使用的是 Numpy 1.11.1 版，必须处理一个二维数组

my_arr.shape = (25000, 25000)

所有值都是整数，我需要一个唯一的数组值列表。当使用lst = np.unique(my_arr) 我得到：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#38>", line 1, in <module>
    palette = np.unique(arr)
  File "c:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\arraysetops.py", line 176, in unique
    ar = np.asanyarray(ar).flatten()
MemoryError

我的机器只有 8 GB RAM，但我用另一台 16 GB RAM 的机器试了一下，结果是一样的。监控内存和 CPU 使用情况并不表明问题与 RAM 或 CPU 有关。

原则上，我知道数组包含的值，但是如果输入发生变化怎么办......另外，如果我想用另一个替换数组的值（假设全部 2 为 0），是否需要还有很多内存吗？

【问题讨论】：

Python 32 位还是 64 位？
Python 2.7.12 作为 32 位
听起来你的问题就在那里。不要使用 32 位 python。另外，尝试使用尽可能小的 int；也许每个值一个字节就可以了？
嗯，我可以改成 64 位。手头的所有数组仅由 0、1 或 2 组成 - 只是形状很大。
切换到 64 位将允许您在每个进程中使用超过 1gb。使用 my_arr.astype(np.int8) 将使您在内存节省方面获得另一个因素 4。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

Python 32 位无法访问超过 4 GiB 的 RAM（通常为 ~2.5 GiB）。显而易见的答案是使用 64 位版本。如果这不起作用，另一种解决方案是使用numpy.memmap 并将数组内存映射到存储在磁盘上的文件中。

【讨论】：

我仍然有一个 64 位的 MemoryError 并使用 numpy.memmap。该数组为floats，形状为(8465, 103114)，仅比OP 的数组稍大。（它来自地理栅格。）