python计算相似度报错内存溢出

计算相似度时内存溢出通常是因为数据量太大，内存无法容纳，可以尝试以下几种方法：

1. 降低数据维度：可以使用降维算法，如PCA，将高维数据映射到低维空间中，从而减少数据量。

2. 分批计算：将数据分成多个批次，每次只计算部分数据，最后将结果合并起来。这种方法可以减少每次需要加载的数据量，从而减少内存压力。

3. 使用稀疏矩阵：如果数据是稀疏的，可以使用scipy库中的稀疏矩阵来存储和计算，这样可以大大减少内存占用。

4. 使用生成器：如果数据集太大无法一次性读入内存，可以使用生成器来逐步读取数据，避免一次性加载大量数据导致内存溢出。

5. 增加内存：如果以上方法仍然无法解决内存溢出问题，可以尝试升级硬件，增加计算机的内存容量。