pythonがtxtファイルワードベクトルを取得する過程の詳細

https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectorsの中の中国語の単語のベクトルを読み取る時、3 Gの多いtxtファイルを選択しました。以前はワードベクトルを作る時にword 2 vecを使っていましたので、直接モデルを導入してindexwordでいいです。
これはtxt大ファイルなので、DataFrame、np.loadtxtなどを試しましたが、成功しませんでした。

は、メモリ不足のmememeryerrorなどの問題が発生することなく、完全な大ファイルをどのように読み取りますか？

は、読み取ったファイルをnpyファイル

として保存する。

語に基づいて対応するベクトルを見つける

解決策：
使用を試みるコード:

  1:
try:
lines=np.loadtxt(filepath)
catch:
         ，，，
  print(ValueError)
     ，             txt  

  2：
lines=[]
with open(filepath) as f:
  for line in f:
    lines.append(line)
np.save(filepath,lines)

  3
 
def readEmbedFile(embedFile):
#   embedId = {}
#   input = open(embedFile,'r',encoding="utf-8")
#   lines = []
#   a=0
#   for line in input:
#     lines.append(line)
#     a=a+1
#     print(a)
#   nwords = len(lines) - 1
#   splits = lines[1].strip().split(' ') #           ，      
#   dim = len(splits) - 1
#   embeddings=[]
#   # embeddings = [[0 for col in range(dim)] for row in range(nwords)]
#   b=0
#   for lineId in range(len(lines)):
#     b=b+1
#     print(b)
#     splits = lines[lineId].split(' ')
#     if len(splits) > 2:
#       # embedId  
#       embedId[splits[0]] = lineId
#       # embeddings  
#       emb = [float(splits[i]) for i in range(1, 300)]
#       embeddings.append(emb)
#   return embedId, embeddings

  4：
def load_txt(filename):
  lines=[]
  vec_dict={}
  with open(filename,r) as f:
    for line in f:
    list=line.strip()
    lines.append(line)
  for i, line in emuate(lines):
    if i=0:
      continue
    line=line.split(" ")
    wordID=line[0]
    wordvec=[float line[i] for i in range(1,300)]
  vec_dict[wordId]=np.array(wordvec)  
 
  return vec_dict

具体的なメモリ不足の主な原因は：
私の仮想マシンの中ではメモリが足りないです。実験室32 Gのホストを使って、idvecを得ることができます。ベクトルが得られないのです。エラーはまだmemory errorです。
もう一つの理由は、単語ベクトルをfloat形式に変換し、pythonにおいてstrが占めるメモリ＞floatタイプが必要であり、コードによって示されているように、

print("str",sys.getsizeof(""))
print("float",sys.getsizeof(1.1))
print("int",sys.getsizeof(1))
print("list",sys.getsizeof([]))
print("tuple",sys.getsizeof(()))
print("dic",sys.getsizeof([]))

str 49
float 24
int 28
list 64
tuple 48
dic 64

私のコンピュータでは、64ビットのオペレーティングシステム、64ビットのpython、メモリのサイズを並べ替えています。
dic=list>str>tuple>int>float
np.load().itemで元の辞書を復元できます。主に下記のファイルを参照してください。
そしてpythonの辞書を使って、単語のベクトルを遍歴して得ることができます。dic[vocab]
心得:
完全解決プロジェクトの問題まであと5～6の大きな関門がありますが、心を静かにして、一歩ずつやっていけば必ず突破します。
以上が本文の全部です。皆さんの勉強に役に立つように、私たちを応援してください。