对不起，我觉得这可能是一个基本问题，但是我没有找到任何“解决方案”。
我正在用大量数据填充python列表，最后想将其转换为numpy.array进行进一步处理。
但是，当我调用numpy.asarray(my_list)时，出现内存不足错误。为什么会这样呢？是因为numpy.array对象存储在连续的内存块中，而没有足够的内存空间吗？
那我如何最好地处理如此大的数据量？我猜想numpy肯定是要走的路，所以我有点好奇，我可以用简单的list对象来处理这样的卷，而不能用我目前的numpy方法来处理。
再次重复我最重要的问题：我怎样才能最好地处理适合python lists的数据（所以我认为总体上它仍然可以存储在我的内存中），但是无法转换为numpy.array？
谢谢！
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为numpy数组分配内存，从不首先创建列表。
由于原始列表适合存储在内存中，因此内存映射不是必需的。