python提示“MemoryError”错误怎么办？
我想用python来 频繁项目挖掘（一种大数据挖掘算法）来数据挖掘一个文件中的数据。数据量很大，用网上查到的代码编写好了以后，运行结果为“ array = np.zeros((len(X), len(self.columns_)), dtype=bool) MemoryError”我不知道该怎么解决这个问题。代码是正确的，因为如果将数据量减小就可以运行出来了，但是数据量变成原来那样就显示内存错误
我的代码很简单：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
student_list = []
file_handler =open('D:\lab\lab1\kosarak.dat',mode='r')
contents = file_handler.readlines()
for name in contents:
name = name.strip('\n')
list_1 = name.split(' ')
student_list.append(list_1)
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(student_list).transform(student_list)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True)
print (frequent_itemsets) |
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