我使用列表理解来索引一个numpy数组,并对这些值求和: df[col]=np.array([A_numpy_array[b].sum() for b in B_numpy_array]) 我的A_numpy_array是使用B_numpy_array的元素b进行索引的(它有800-900万个元素)。这部分代码是这个过程需要一段时间的地方,我完全用完了RAM,并开始写入磁盘。 据我所知,列表理解是Python中最有效的方法之一。此外,以这种方式
我有一个很大的字符串数组,我将其存储为名为np_base:np.shape(np_base) Out[32]: (65000000, 1)的nparrayfor i in range(65000000): INCDN.append(np.base[i, 0][0:5]),但这显示了一个内存错误有没有人可以帮我解决这个问题,我已经寻找了几天的<