座標の入ったファイルをdfに読み込み、
各座標の最短距離を算出し密集具合をヒストグラムで表示していたのですが、
データが多くなりすぎて、メモリエラーが出る様になりました。
データ数の二乗の距離数から最短距離を求める方法なので、
メモリの無駄使いが多いのかと予想しています。
ネットで調べた自己流のやり方でしたので、他にいい方法をご存じの方は、
アドバイスをいただけないでしょうか?
今まで使っていいたコード
a = df[['LATITUDE','LONGITUDE']].values b = df[['LATITUDE','LONGITUDE']].values#同一座標データを2つにcopyする。 dist = distance.cdist(a, b, metric='euclidean') dist = np.where(dist > 0,dist,1000)#同一座標点のゼロ距離は除外する。 Lmin = np.min(dist, axis=1) df['最小距離']=Lmin <略> sns.distplot(df['最小距離'],bins=500,color='b',norm_hist=True) <略>
出ているエラー
MemoryError Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-eff900ec0b5c> in <module> ----> 1 dist = np.where(dist > 0,dist,1000) <__array_function__ internals> in where(*args, **kwargs) MemoryError: Unable to allocate 60.6 GiB for an array with shape (90198, 90198) and data type float64
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