【问题标题】：numpy.memmap not able to handle very big datanumpy.memmap 无法处理非常大的数据
【发布时间】：2019-01-15 18:11:50
【问题描述】：

我需要在内存中保存一个非常大的向量，大小约为 10**8，并且我需要快速随机访问它。我尝试使用numpy.memmap，但遇到如下错误：

RuntimeWarning: overflow encountered in int_scalars bytes = long(offset + size*_dbytes)

fid.seek(bytes - 1, 0): [Errno 22] Invalid argument

好像memmap用的很长，我的向量长度太大了。

有没有办法克服这个问题并使用 memmap？或者有什么好的选择？

谢谢

【问题讨论】：

dask.org.
关于您的描述的某些内容没有意义。一个有符号的long至少有32个字节，它可以存储的最大数比2*10**9略大。如果您的数组大小在10**8 的数量级上，则应该没有问题。
10 ** 8 * 4 的确切大小，我在每个单元格中使用 float64，所以它的总和大于 long 10 ** 9。
@B.M.感谢您的建议，我检查了 Dask 数组，但似乎它们是不可变的，因此不适合我的目的，Dask 是否提供一种可变数组？

【解决方案1】：

简单的解决方案

听起来您使用的是 32 位版本的 Python（我还假设您在 Windows 上运行）。来自numpy.memmap 文档：

在 32 位系统上，内存映射文件不能大于 2GB。

因此，解决问题的简单方法是将 Python 安装升级到 64 位。

如果您的 CPU 是在过去十年的某个时间制造的，那么应该可以升级到 64 位 Python。

替代方案

只要您的 Python 是 32 位的，处理大于 2 GB 的数组就永远不会容易或直接。您唯一真正的选择是在您最初创建阵列/将其写入磁盘时将阵列拆分为不超过 2 GB 的部分。然后，您将独立地对每个部分进行操作。

此外，您仍然必须对每个部分使用 numpy.memmap，否则 Python 本身会耗尽内存。

如果处理这些类型的大型数组是您必须经常做的很多事情，您应该考虑将您的代码/工作流切换到其中一个大数据框架上。现在有一大堆可用于 Python。我以前广泛使用过Pyspark，它非常易于使用（尽管需要进行大量设置）。在 cmets B. M. 中提到了Dask，另一个这样的大数据框架。

虽然这只是一项一次性任务，但启动其中一个框架可能不值得费心。

【讨论】：