对numpy memmap数组进行排序时出现内存错误

可能是由于数组太大，超出了系统内存的限制。为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 分块排序：将大数组分成多个较小的块，分别进行排序，然后再合并排序结果。这样可以减小每个块的内存占用，避免内存错误。可以使用numpy的split函数将数组分割成多个子数组，然后对每个子数组进行排序，最后使用numpy的concatenate函数将排序后的子数组合并。
2. 迭代排序：将大数组分成多个较小的部分，每次只加载部分数据进行排序，然后将排序结果写回到原数组中。可以使用numpy的memmap函数创建一个可迭代的memmap数组，然后使用循环逐步加载数据进行排序，最后将排序结果写回到原数组中。
3. 使用外部排序算法：外部排序算法适用于处理大规模数据的排序问题，它将数据分成多个块，每次只加载一个块进行排序，然后将排序结果写回到磁盘中。可以使用numpy的memmap函数创建一个可迭代的memmap数组，然后使用外部排序算法对数据进行排序。
4. 增加系统内存：如果可能的话，可以考虑增加系统的物理内存或者使用虚拟内存来解决内存错误问题。这样可以提供更多的内存空间来处理大数组的排序。

对于numpy memmap数组进行排序时出现内存错误的解决方法，以上是一些常见的解决方案。具体的选择取决于数据的大小、系统的内存限制以及应用场景的要求。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法来解决内存错误问题。