我需要在内存中保存一个非常大的向量，大小大约为 10**8，并且我需要对其进行快速随机访问。 我尝试使用 numpy.memmap，但遇到以下错误:

RuntimeWarning: overflow encountered in int_scalars bytes = long(offset + size*_dbytes) 
 
fid.seek(bytes - 1, 0): [Errno 22] Invalid argument 

似乎 memmap 使用了 long 而我的向量长度太大了。

有没有办法克服这个问题并使用 memmap？或者也许有更好的选择？

谢谢

请您参考如下方法:

简单的解决方案

听起来您使用的是 32 位版本的 Python(我还假设您在 Windows 上运行)。来自numpy.memmap文档:

Memory-mapped files cannot be larger than 2GB on 32-bit systems.

因此，解决您的问题的简单方法是将您的 Python 安装升级到 64 位。

如果您的 CPU 是在过去十年的某个时候制造的，那么应该可以升级到 64 位 Python。

备选方案

只要您的 Python 是 32 位的，处理大于 2 GB 的数组就永远不会简单或直接。您唯一真正的选择是在您最初创建阵列/将其写入磁盘时将阵列分成不大于 2 GB 的部分。然后，您将独立地对每个部分进行操作。

此外，您仍然必须对每个部分使用 numpy.memmap，否则 Python 本身会耗尽内存。

重型替代品

如果处理这类大型数组是您必须经常做的事情，您应该考虑将您的代码/工作流切换到其中一个大数据框架。现在有一大堆可用于 Python 的工具。我用过 Pyspark之前广泛使用，而且它非常易于使用(尽管需要大量设置)。在评论中 B. M. 提到 Dask ，另一个这样的大数据框架。

虽然这只是一次性任务，但启动这些框架之一可能不值得。