Python 3.x MemoryError:无法为具有形状（2873183704243）和数据类型float64的数组分配7.74TIB

我正在研究一个形状为（287318，3704243）的矩阵

tfidf_矩阵

，我试图将其重新用于以后的计算。这是我的全部代码

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()                                    
# text shape is (287318,)
tfidf_matrix  = tfidf_vectorizer.fit_transform(text)
X = tfidf_matrix.todense()  # error here

pca_num_components = 2
reduced_data = PCA(n_components=pca_num_components).fit_transform(X)

我试图通过PCA减少

tfidf_矩阵

，以便于绘图，但在

X=tfidf_矩阵.todense（）行出现内存错误

MemoryError: Unable to allocate 7.74 TiB for an array with shape (287318, 3704243) and data type float64

有什么方法可以解决这个问题吗？
一个可能的解决方案（尽管不是完美的）是随机选取特定数量的行，并对其执行PCA，如下所示

max_items = np.random.choice(range(tfidf_matrix.shape[0]), size=3000, replace=False)
X=tfidf_matrix[max_items,:].todense()   
pca = PCA(n_components=2).fit_transform(X)

如果需要，我们可以更改
大小
参数
这是一个巨大的数据量。。。您可能需要找到一种方法来处理数据块。谢谢，这确实是唯一的方法