使用Python的NumPy创建矩阵时，常会遇到内存不足的错误。经过长时间搜索网络未果后发现，Python其实提供了一种新方法能有效解决该问题。接下来将详细介绍这一解决方案，帮助大家顺利创建大型矩阵。
1、 在Python的NumPy中，创建的矩阵有大小限制，无法生成上万行或列的矩阵，超出会报错。
2、 通过scipy包中的sparse模块可实现稀疏矩阵的构建。利用scipy.sparse提供的功能，能够高效创建并存储稀疏矩阵。将原先采用rating = np.array((n, n))的方式替换为rating = scipy.sparse.coo_matrix((n, n))，从而在处理大规模稀疏数据时节省内存并提升计算效率。
3、 这样就能实现预期效果，具体代码所示。
