numpy矩阵的最大元素/大小？

什么是numpy矩阵的最大元素/情况或numpy矩阵的最大尺寸是多少？numpy矩阵的最大元素/大小？

上面的代码在可变矩阵大小时返回内存错误...因此，从什么环境事物决定（可用内存的数量？）？

for ret in xrange(5000,7000,50): 

    res = [] 
    for x in xrange(ret): 
     temp=[] 
     for y in xrange(ret): 
      temp.append(random.random()) 
     res.append(temp) 

    print "r" 
    r = numpy.mat(res) 
    print "s" 
    s = numpy.mat(res,dtype='f4') 
    print "t" 
    w = numpy.mat(res,dtype('f8'))

问题：何时以及为什么它返回“内存错误”？

ps：我使用最后的python和numpy可用于Windows（是的，我知道...）7 64位。

来源

2011-07-20 sol

'res'在每个循环中被覆盖。我认为这不是你的意图？你的最后一行是错误的，它应该是'w = numpy.mat（res，dtype ='f8'）'。如果你的原始代码中没有覆盖'ret'，你可能会得到一个MemoryError，因为结果列表很大。 – schlamar

你内在的两个循环可以用'r = np.random.random（（ret，ret）'代替' –

另外，你的内存错误可能来自你正在建立的列表，而不是numpy。使用嵌套列表制作一个numpy数组将比直接使用更多的内存。 7000x7000不是很大。 –

请参阅Upper memory limit?。

至于何时返回内存错误，答案是为其中一个大对象分配内存。它可以是任何一个，因为在分配后面的res行时，你的内存量将比以往任何时候都多，因为在你指向r，s之前，numpy矩阵不会被垃圾收集，或t处于另一个对象（在下一次迭代中创建的新矩阵）。

来源

2011-07-20 09:16:49 agf

numpy矩阵的最大元素/大小？

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