以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
您想要解决的问题
您提问的目的是解决在Jupyter Notebook上运行Python代码时遇到的内存不足问题。这个问题发生在尝试将一个新行添加到一个大型矩阵时，导致操作系统提示MemoryError。
图片内容
您上传的图片显示了一段Python代码的片段，其中包含了一个尝试将一个新行（包含6000个元素的全1行）添加到一个名为train_image_new的矩阵中的操作。代码中使用了numpy库的vstack函数来垂直堆叠矩阵，但由于所需的内存超过了可用内存，导致了MemoryError。
问题出现原因
问题出现的原因是尝试在内存中创建一个非常大的数组。在您的代码中，您试图创建一个形状为(10801, 60000)的float64类型的numpy数组，这需要大约4.83GB的内存。当系统的可用内存不足以分配这么大的数组时，就会出现MemoryError。
问题解决方案
- 减少数据集大小：如果可能，尝试使用更小的数据集进行操作。
- 优化数据类型：将数据类型从
float64改为float32或int32等，以减少内存使用。 - 分批处理数据：如果数据集很大，考虑分批处理数据，而不是一次性加载整个数据集。
- 增加可用内存：如果硬件允许，可以尝试增加系统的物理内存。
- 使用磁盘存储：对于非常大的数据集，考虑使用数据库或磁盘存储解决方案，而不是在内存中处理。
提供代码
以下是修改后的代码示例，使用float32代替float64，并分批处理数据：
import numpy as np
# 假设 train_image_new 是已经存在的矩阵
# 以下是修改后的添加偏置项的方法
# 使用 float32 而不是 float64 来减少内存使用
new_row = np.ones((1, 6000), dtype=np.float32)
# 分批处理数据，例如每次处理 1000 行
batch_size = 1000
for i in range(0, train_image_new.shape[0], batch_size):
batch = train_image_new[i:i+batch_size]
new_matrix = np.vstack([batch, new_row])
# 处理 new_matrix，例如进行训练或保存到磁盘
# 注意：这里的处理 new_matrix 需要根据实际情况进行修改
代码运行方式
运行上述代码需要有Python环境和numpy库。可以在Jupyter Notebook中直接运行，或者在任何支持Python的IDE中运行。
代码预期运行结果
由于代码中没有具体的数据处理逻辑，预期运行结果无法展示。但是，上述修改应该能够减少内存使用，避免MemoryError。
推荐相关链接
请注意，上述解决方案和代码示例需要根据您的具体应用场景进行调整。
