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我正在将一个 x、y、z 点文件 (LAS) 读入 python,但遇到了内存错误。我正在为我正在进行的项目在已知点之间插入未知点。我开始处理小文件(< 5,000,000 点)并且能够毫无问题地读取/写入 numpy 数组和 python 列表。我收到了更多要处理的数据(> 50,000,000 点),现在我的代码因 MemoryError 而失败。
处理如此大量的数据有哪些选择?我不必一次将所有数据加载到内存中,但我需要使用 scipy kd-tree 查看相邻点我在 64 位 Windows XP 操作系统上使用 Python 2.7 32 位。
提前致谢。
编辑:代码贴在下面。我把长计算和变量定义的代码都拿出来了。
from liblas import file
import numpy as np
f = file.File(las_file, mode='r')
num_points = int(f.__len__())
dt = [('x', 'f4'), ('y', 'f4'), ('z', 'f4'), ('i', 'u2'), ('c', 'u1'), ('t', 'datetime64[us]')]
xyzict = np.empty(shape=(num_points,), dtype = dt)
counter = 0
for p in f:
newrow = (p.x, p.y, p.z, p.intensity, p.classification, p.time)
xyzict[counter] = newrow
counter += 1
dropoutList = []
counter = 0
for i in np.nditer(xyzict):
# code to define P1x, P1y, P1z, P1t
if counter != 0:
# code to calculate n, tDiff, and seconds
if n > 1 and n < scanN:
# code to find v and vD
for d in range(1, int(n-1)):
# Code to interpolate x, y, z for points between P0 and P1
# Append tuple of x, y, and z to dropoutList
dropoutList.append(vD)
# code to set x, y, z, t for next iteration
counter += 1
最佳答案
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如果您的系统中有超过 2 GB 的 RAM 并且您将继续处理大型数据集,您应该安装 64 位 python 来绕过这个 ~ 2 GB 的限制。
关于python - python 内存不足错误的解决方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19960166/
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