请求的 3x1697656880 (37.9GB)数组超过预设的最大数组大小。创建大于此限制的数组可能需要较长时间，并且会导致 MATLAB 无响应。

这是因为您在MATLAB中创建了一个太大的数组，超出了MATLAB预设的最大数组大小限制。如果您想创建大于此限制的数组，可能需要使用其他编程语言或工具来处理数据。您可以尝试使用MATLAB的分块技术，将大数组分成多个小块进行处理。或者您可以使用MATLAB的稀疏矩阵来表示大数组中的稀疏数据，从而减少内存占用。

相关问题

x y 37 293.79 37.3 293.79 37.6 287.08 37.9 298.63 38.2 310.17 38.5 315.2 38.8 302.35 39.09 315.38 39.39 316.5 39.69 302.72 39.99 315.57 40.29 318.18 40.59 325.62 40.89 322.46 41.19 333.07 41.49 326.93 41.79 348.15 42.09 339.77 42.39 353.74 42.69 358.76 42.98 363.79 43.28 364.35 43.58 367.33 43.88 361.93 44.18 384.08 x y 37 293.79 37.3 293.79 37.6 287.08 37.9 298.63 38.2 310.17 38.5 315.2 38.8 302.35 39.09 315.38 39.39 316.5 39.69 302.72 39.99 315.57 40.29 318.18 40.59 325.62 40.89 322.46 41.19 333.07 41.49 326.93 41.79 348.15 42.09 339.77 42.39 353.74 42.69 358.76 42.98 363.79 43.28 364.35 43.58 367.33 43.88 361.93 44.18 384.08

根据给定的数据点，您可以使用光滑样条曲线来拟合这些数据，以获得更连续和光滑的曲线表示。以下是一种常见的方法，使用样条插值进行拟合：

import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据点
x = np.array([37, 37.3, 37.6, 37.9, 38.2, 38.5, 38.8, 39.09, 39.39, 39.69, 39.99, 40.29, 40.59, 40.89, 41.19, 41.49, 41.79, 42.09, 42.39, 42.69, 42.98, 43.28, 43.58, 43.88, 44.18])
y = np.array([293.79, 293.79, 287.08, 298.63, 310.17, 315.2, 302.35, 315.38, 316.5, 302.72, 315.57, 318.18, 325.62, 322.46, 333.07, 326.93, 348.15, 339.77, 353.74, 358.76, 363.79, 364.35, 367.33, 361.93, 384.08])

# 创建样条插值对象
cs = CubicSpline(x, y)

# 绘制原始数据点
plt.scatter(x, y, color='red', label='Data')

# 绘制样条曲线
x_interp = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
y_interp = cs(x_interp)
plt.plot(x_interp, y_interp, label='Spline')

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码，您将得到拟合后的光滑样条曲线图。您可以根据需要调整插值方法和参数，以获得更好的光滑效果。

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 37.9 TiB for an array with shape (1011173, 5150761) and data type float64

这个错误提示表示你的计算机无法分配足够的内存来创建一个形状为 `(1011173, 5150761)`，数据类型为 `float64` 的数组。这个数组大约需要 37.9 TiB 的内存，这已经超出了绝大部分计算机的内存容量。

如果你的数据集确实非常大，可能需要考虑使用分布式计算框架（如 Apache Spark）或者使用基于 GPU 的计算。另外，还可以考虑使用稀疏矩阵来存储用户-物品评分矩阵，这样可以大大减少内存占用。

例如，可以使用 `scipy.sparse` 库中的 `coo_matrix` 类来创建稀疏矩阵：

import numpy as np
from scipy.sparse import coo_matrix

# Load data from CSV file.
data = np.loadtxt('my.csv', delimiter=',')
user_ids = data[:, 0].astype(int) - 1
item_ids = data[:, 1].astype(int) - 1
ratings = data[:, 2]

# Create sparse user-item rating matrix.
R = coo_matrix((ratings, (user_ids, item_ids)))

# Train model using ALS algorithm.
K = 10
max_iter = 10
lambda_ = 0.1
U, V = als(R, K, max_iter, lambda_)

# Predict ratings for test set.
R_pred = U.dot(V.T)[R.nonzero()]

# Compute RMSE.
mse = np.mean((R_pred - ratings[R.nonzero()]) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

上面的代码使用 `coo_matrix` 类创建稀疏矩阵 `R`，然后将其作为参数传递给 `als` 函数进行训练。在计算 RMSE 时，我们只需要使用非零元素的位置来选择预测评分和实际评分，这样可以大大减少内存占用。