Python：SciPy DCT 不适用于大型矩阵答案

【问题标题】：Python: SciPy DCT does not work on large matricesPython：SciPy DCT 不适用于大型矩阵
【发布时间】：2021-06-20 04:21:49
【问题描述】：

我需要计算一个大矩阵的 DCT。我的代码似乎适用于较小的矩阵，但对于大小为 50000 x 50000 的矩阵会引发以下错误：

error: (n>0&&n<=size(x)) failed for the 1st keyword n: ddct2:n=50000

import numpy as np
from scipy import fftpack

# this works fine
y = fftpack.dct(np.random.normal(size = (1000,1000)))
# this throws an error
z = fftpack.dct(np.random.normal(size = (50000,50000)))

如何解决这个问题？非常感谢。

【问题讨论】：

我相信问题出在内存分配上。需要为 numpy 数组分配内存。

标签： python scipy fft large-data dct

【解决方案1】：

使用scipy.fft（不是fftpack）似乎对我有用：

import numpy as np
import scipy.fft as fft

x = np.random.normal(size=(50000,50000))
y = fft.dct(x)

但请注意，大小为 50000 的方形 ndarray 需要超过 20 GB。您可能会遇到一次性处理这么多数据的问题。

版本说明：Python 3.9.2、NumPy 1.19.3、SciPy 1.6.1

【讨论】：

谢谢！在 Spyder 中，'from scipy import fft' 对我不起作用，因为它与 numpy 函数 numpy.fft 混淆了。例如，我会输入 fft.dct，它会给我'错误：函数对象没有属性'dct''。你知道如何解决这个问题吗？
对不起，我从未使用过 Spyder。也许试试import scipy.fft as scfft，然后打电话给scfft.dct？
最后解决了。真的很愚蠢，我只需要在他们解决这个问题的地方获得更新版本的 numpy。非常感谢所有的帮助！