問題描述
在之前的一篇博客後續中，我記錄了一個有關MemoryError問題，當時僅是根據自己實際需求簡單的敘述了一下解決方式，最近又遇到了這個頭疼的問題。
具體異常如下，其實就是創建的np矩陣太大了，內存不夠使！這太可怕了，實驗室工作站32G內存，你告訴我不夠用！我真的找不到目前實驗室更好的設備了！！！
幾種解決方式
衆多大哥給出的解決方式如下：
（1）既然是內存不夠使，那就換個更大內存配置的電腦吧（這TM還用你說！）
（2）numpy 在定義數組的時候，採用更低的精度。從float64降低爲float32。如：
array_ = np.zeros((10000,10000),dtype='float32') # 默認float64
（嘗試了這種方式，可行！不過在出現我的這個問題之前我就是用的float32，只好將float32降成了float16，雖然可行但是損失了精度，但是更大的矩陣可能float16也不行了）
（3）設置磁盤虛擬內存（這也算是個解決方式，每次設置完虛擬內存後需要重啓電腦，有點繁瑣。另外我是通過VPN遠程的實驗室電腦，通過設置虛擬內存運行程序，雖然成功了，但是遠程會斷！再次遠程會一直卡在正在配置會話的界面！這個問題在Microsoft官網論壇中有人提到過這個問題。）
（4）修改pycharm的運行內存
Help->Find Action->(type “VM Options”)->(Click)“Edit Custom VM Options” 打開pycharm64.exe.vmoptions進行編輯，修改-Xmx750m 爲 -Xmx4096m 分配4G內存，視情況而定。保存並重啓pycharm（這種方式沒有成功！）
（5）有位大佬說採用稀疏矩陣保存數據，一聽就是很NB的方式，至於可行性，我沒有進行實驗，有時間再把實驗結果記錄上！
最終解決方式
上述的幾種解決方式，有一定的可行性。但是我不相信，32G的內存創建不了這樣一個矩陣！！於是，從代碼的角度來排查問題，是不是存在一些髒數據。
果然，在函數傳參的時候，有行代碼（如下）引起了我的注意，它把傳入的矩陣有進行了一次astype，等於又穿了一個同樣大小的矩陣，內存頂不住了！！
self.data = dataset[0].astype(np.float32)
於是，修改這行代碼：
self.data = dataset[0]
運行程序，成功！
參考鏈接：
https://www.pythonheidong.com/blog/article/170102/
https://blog.csdn.net/nameyx/article/details/88916121