Python报Memory Error或者是numpy报ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` 的解决方法

Python做数据处理效率很高，尤其是在解决一些小问题时候，但是有时候一些莫名奇妙的错误的确让人很烦。本文记录一个这样的小问题。

前段时间，我在一台新的Windows机器上使用Python做数据处理的时候遇到了一个非常奇怪的问题，就是尽管本机是16GB的内存，但是依然无法处理较大的数据，数据量一旦超过一定阈值，就会报内存不足。一开始我也很奇怪为什么会这样，通过任务管理器的性能监控可以看到Python程序一旦开始运行，内存开始上涨到接近2GB的时候就会崩溃，报错。

我用的是NumPy读取数据，错误如下：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "mtrand.pyx", line 745, in numpy.random.mtrand.RandomState.randint
File "_bounded_integers.pyx", line 1355, in numpy.random._bounded_integers._rand_int32
ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` is larger than the maximum possible size.

我当时非常奇怪。经过一个多小时的排查才发现我的Python版本安装有错，我装的是32位的Python，在64位的系统中运行32位的程序是无法使用较大的内存的。在Windows系统中，64位系统环境下，32位进程是无法获取超过2GB的内存的。因此，尽管我的机器本身内存足够，但依然出现了内存溢出的问题。

这是一个很小的问题，有经验的程序员可能一眼能看出问题所在。但本人的确第一次在Python中遇到，因此记录一下，也方便以后排错。