使用toarray（）方法显示内存错误

Question

xtrain,xtest,ytrain,ytest = train_test_split(df_train['clean_comments'],df_train['label'].values,test_size=0.3,shuffle = True)
vectorizer = TfidfVectorizer(strip_accents='unicode',analyzer='word',ngram_range=(1,3),norm='l2')
vectorizer.fit(xtrain)
x_train = vectorizer.transform(xtrain)
x_train = x_train.toarray()

我正在尝试使用toarray（）方法将稀疏数组转换为密集数组，但它显示内存错误。 我已经尝试过todense（）方法，但是它也不起作用。

Answer 1

稀疏矩阵仅用于在内存中存储与零不同的值，因此非常适合于词袋矩阵。如果尝试将稀疏矩阵转换为密集格式，则它会消耗更多的内存，因为它还会存储零。如果您没有足够的内存，则会引发内存不足错误。