出现"MemoryError: Unable to allocate memory for an array of size 1.16 GiB - 100 disks in GCP"的错误是由于在GCP上尝试为一个大小为1.16 GiB的数组分配内存时没有足够的可用内存。这个问题可以通过以下几种方法解决：

1. 增加虚拟机实例的内存：在GCP控制台中，找到运行代码的虚拟机实例，并增加实例的内存大小。这将提供更多的可用内存来分配数组。

   import psutil
   
   # 获取当前实例的内存信息
   mem = psutil.virtual_memory()
   print(mem.total)  # 当前内存总量
   
   # 增加实例的内存大小
   # 请根据实际情况调整内存大小
   # 可以通过控制台或命令行工具进行操作
   

2. 优化代码以减少内存使用：如果数组的大小是必需的，并且无法通过增加内存来解决问题，那么可以尝试优化代码以减少内存使用。以下是一些可能的优化方法：

   • 将数组改为稀疏数组：如果数组中的大部分元素都是0或空值，可以使用稀疏数组来节省内存。
   • 使用迭代器或生成器：如果可能的话，使用迭代器或生成器来逐个生成数组元素，而不是一次性生成整个数组。
   • 分块处理数据：如果可能的话，将数组的处理分成多个较小的块，每次处理一个块，而不是一次性处理整个数组。

   import numpy as np
   
   # 使用稀疏数组
   sparse_array = np.zeros((1000, 1000), dtype=np.float32)
   sparse_array[100:900, 100:900] = 1.0
   
   # 使用迭代器生成数组
   def generate_array():
       for i in range(1000):
           yield i
   
   array = np.fromiter(generate_array(), dtype=np.int32)
   
   # 分块处理数据
   chunk_size = 1000
   for i in range(0, len(array), chunk_size):
       chunk = array[i:i+chunk_size]
       # 处理数组块的代码
   

3. 使用GCP的存储服务：如果数组不适合完全加载到内存中，可以考虑使用GCP的存储服务（如Cloud Storage或Cloud Bigtable）来存储和处理数据。这样可以避免内存限制，并且可以使用分布式计算来处理大规模数据。

   from google.cloud import storage
   
   # 上传数组到Cloud Storage
   def upload_array(array, bucket_name, blob_name):
       client = storage.Client()
       bucket = client.get_bucket(bucket_name)
       blob = bucket.blob(blob_name)
       blob.upload_from_string(array.tobytes())
   
   # 从Cloud Storage下载数组
   def download_array(bucket_name, blob_name):
       client = storage.Client()
       bucket = client.get_bucket(bucket_name)
       blob = bucket.blob(blob_name)
       array_bytes = blob.download_as_bytes()
       return np.frombuffer(array_bytes, dtype=np.int32)
   

以上是一些解决"MemoryError: Unable to allocate memory for an array of size 1.16 GiB - 100 disks in GCP"错误的方法。根据实际情况选择适合的方法来解决问题。