转换为数组时Python的内存错误

时间:2014-05-26 23:52:24

标签: python python-2.7 numpy scikit-learn canopy

我的代码如下所示:

from sklearn.datasets import load_svmlight_files
import numpy as np

perm1 =np.random.permutation(25000)
perm2 = np.random.permutation(25000)

X_tr, y_tr, X_te, y_te = load_svmlight_files(("dir/file.feat", "dir/file.feat"))

#randomly shuffle data
X_train = X_tr[perm1,:].toarray()[:,0:2000]
y_train = y_tr[perm1]>5 #turn into binary problem

代码在这里工作正常,但是当我尝试将另一个对象转换为数组时,我的程序会返回内存错误。

代码:

X_test = X_te[perm2,:].toarray()[:,0:2000]

错误:

---------------------------------------------------------------------------
MemoryError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-31f5e4f6b00c> in <module>()
----> 1 X_test = X_test.toarray()

C:\Users\Asq\AppData\Local\Enthought\Canopy\User\lib\site-packages\scipy\sparse\compressed.pyc in toarray(self, order, out)
    788     def toarray(self, order=None, out=None):
    789         """See the docstring for `spmatrix.toarray`."""
--> 790         return self.tocoo(copy=False).toarray(order=order, out=out)
    791 
    792     ##############################################################

C:\Users\Asq\AppData\Local\Enthought\Canopy\User\lib\site-packages\scipy\sparse\coo.pyc in toarray(self, order, out)
    237     def toarray(self, order=None, out=None):
    238         """See the docstring for `spmatrix.toarray`."""
--> 239         B = self._process_toarray_args(order, out)
    240         fortran = int(B.flags.f_contiguous)
    241         if not fortran and not B.flags.c_contiguous:

C:\Users\Asq\AppData\Local\Enthought\Canopy\User\lib\site-packages\scipy\sparse\base.pyc in _process_toarray_args(self, order, out)
    697             return out
    698         else:
--> 699             return np.zeros(self.shape, dtype=self.dtype, order=order)
    700 
    701 

MemoryError: 

我是python中的新手,我不知道是否需要手动修复内存错误。

我的代码的其他部分返回相同的错误(例如使用knn或ann进行训练)。

我该如何解决这个问题?

2 个答案:

答案 0 :(得分:6)

在这些情况下,通常可以避免将稀疏矩阵转换为密集格式。

例如,您可以使用CSR或CSC稀疏格式轻松切片do the permutation

您尚未发布以下代码,但我怀疑可以处理稀疏输入。如果这是真的,那么你的记忆问题将不再是一个问题。

答案 1 :(得分:2)

使用numpy.asarray()就地转换而不是需要新内存的toarray()。