多个大尺寸矩阵内存问题

使用numpy的memmap功能，将矩阵存储到磁盘上而非内存中，实现了将大型矩阵拆分成小块大小的读写，可以减少内存占用，避免Out of Memory错误。示例如下：

import numpy as np

# 创建一个10000 x 10000 的矩阵
matrix = np.random.rand(10000, 10000)

# 将矩阵存储在磁盘上
memmap_matrix = np.memmap('matrix.npy', dtype='float32', mode='w+', shape=(10000, 10000))
memmap_matrix[:] = matrix[:]
del memmap_matrix

# 从磁盘上读取矩阵
memmap_matrix = np.memmap('matrix.npy', dtype='float32', mode='r', shape=(10000, 10000))