小编给大家分享一下解决python中svm内存不足的方法，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！
目前累计服务客户近1000家，积累了丰富的产品开发及服务经验。以网站设计水平和技术实力，树立企业形象，为客户提供网站设计制作、做网站、网站策划、网页设计、网络营销、VI设计、网站改版、漏洞修补等服务。创新互联公司始终以务实、诚信为根本，不断创新和提高建站品质，通过对领先技术的掌握、对创意设计的研究、对客户形象的视觉传递、对应用系统的结合，为客户提供更好的一站式互联网解决方案，携手广大客户，共同发展进步。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。
在python中使用SVM处理大数据时可能会遇到内存不足的情况，新我们就来看一下如何解决内存不足的问题：
我们可以使用python分块读取大数据来避免内存不足，实现代码如下：
import pandas as pd
def read_data(file_name):
'''
file_name:文件地址
'''
inputfile = open(file_name, 'rb') #可打开含有中文的地址
data = pd.read_csv(inputfile, iterator=True)
loop = True
chunkSize = 1000 #一千行一块
chunks = []
while loop:
try:
chunk = data.get_chunk(chunkSize)
chunks.append(chunk)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")
data = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
#print(train.head())
return data看完了这篇文章，相信你对解决python中svm内存不足的方法有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
