numpy reshape：当数组变得太大时，数组大小不兼容？

Question

我有以下代码：

n=1000  
dset=np.fromfile(f,dtype='uint16',count=np.int64(n*dim_x*dim_y*dim_z*dim_c)
dset=np.reshape(dset,np.int64([n,dim_z,dim_y,dim_x,dim_c]))

尺寸就像

print dim_x,dim_y,dim_z,dim_c
1536 800 7 1

代码在n = 500时工作正常，但是n = 1000，我得

  

C：\ Users \ maximih \ AppData \ Local \ WinPython-64bit-2.7.9.4 \ python-＆gt; 2.7.9.amd64 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ fromnumeric.pyc in reshape（a， ＆gt; newshape，order）
     219除了AttributeError：
     220返回_wrapit（a，＆＃39; reshape＆＃39;，newshape，order = order）
   - ＆GT; 221 return reshape（newshape，order = order）
     222个
     223

     

ValueError：新数组的总大小必须保持不变

我最初在github上发布这个问题，但是关闭了，因为我不确定....有人建议升级numpy但我已经在使用＆＃39; 1.9.2＆＃39;

我建议这是一些np.prod调用的溢出。这个函数确实溢出，我测试了，这就是为什么我试图明确地将产品转换为int64 .... 有什么建议吗？

由于 最大

Answer 1

现在我加入了所有的人，这太愚蠢了，无法检查他们的数组大小（有些人会说当然，这是问题，我想）... np.fromfile不会抱怨，如果计数是>那么文件大小，所以我读了更少的数据，然后我想。