


Problem bei der Speicherzuweisung bei der Numpy-Array-Erstellung
Problem
Beim Erstellen eines großen NumPy-Arrays mit dem Datentyp „uint8“ unter Ubuntu 18 kann es vorkommen, dass Es tritt der Fehler auf:
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape and data type uint8
Dies tritt auf, obwohl auf dem System ausreichend Speicher verfügbar ist und nicht das gleiche Problem auftritt MacOS.
Lösung
Die Hauptursache für dieses Problem ist der Overcommit-Verarbeitungsmodus des Betriebssystems. Standardmäßig ist Overcommit deaktiviert, was bedeutet, dass der Kernel Zuweisungen ablehnt, die den verfügbaren Speicher überschreiten.
Um dieses Problem zu beheben:
- Überprüfen Sie den aktuellen Overcommit-Modus, indem Sie cat /proc/ ausführen. sys/vm/overcommit_memory.
- Aktivieren Sie aggressives Overcommit, indem Sie echo 1 > ausführen. /proc/sys/vm/overcommit_memory (als Root) Dies liegt daran, dass der Kernel davon ausgeht, dass nur ein Bruchteil des zugewiesenen Speichers aktiv genutzt wird.
Vermeiden Sie aggressives Overcommit für nicht-sparse Arrays, da dies zu einer Speichererschöpfung führen kann.
Wenn Wenn Sie manuell in Speicherorte schreiben, stellen Sie sicher, dass Seitenfehler explizit ausgelöst werden, um physischen Speicher zuzuweisen.
- Beachten Sie, dass es beim System zu Leistungseinbußen kommen kann, wenn der zugewiesene Speicher aktiv genutzt wird.
- Beispiel
- Wenn aggressives Overcommit aktiviert ist, sollte der folgende Code funktionieren:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum kann ich unter Ubuntu keine großen NumPy-Arrays erstellen und wie kann ich den Speicherzuweisungsfehler beheben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool