Ну, похоже, у вас есть проблема, с которой ваш компьютер просто не может справиться. Оперативной памяти просто не хватает. Если вместо этого вы измените тип данных на int, вы можете четко увидеть разницу в хранении разных типов данных в памяти:
>>> import numpy as np
>>> A = np.arange(1000000000000,dtype='float')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
MemoryError: Unable to allocate 7.28 TiB for an array with shape (1000000000000,) and data type float64
>>> A = np.arange(1000000000000,dtype='int')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
MemoryError: Unable to allocate 3.64 TiB for an array with shape (1000000000000,) and data type int32
Решением было бы разбить массив на подмассивы до того, как проблема даже начнется, но вы по-прежнему не сможет представить результат в виде единого массива, поскольку он должен иметь исходный размер в триллион.