Python是現(xiàn)今領先的編程語言之一，它具有簡單易學、高效性和靈活性等優(yōu)點。然而，與其他語言一樣，Python也存在記憶體限制的問題。

Python中的記憶體限制是指它對可用的內存容量有一定的限制。雖然Python自帶垃圾回收機制，但是在處理大數(shù)據(jù)集時仍然需要注意。

# 以下代碼是創(chuàng)建一個2維數(shù)組的例子:
import numpy as np
# 定義矩陣的大小為1000x1000
a = np.zeros((1000, 1000))
# 給矩陣賦值
for i in range(1000):
for j in range(1000):
a[i][j] = i * j
print(a)

上述代碼創(chuàng)建了一個2維數(shù)組，并為其填充了數(shù)據(jù)。當在處理大數(shù)據(jù)集時，系統(tǒng)的內存就會受到很大的壓力。

避免Python中的記憶體限制的方法有很多，其中包括：

• 使用Python內置的垃圾回收機制，即del()方法，及時釋放不需要的內存。
• 使用Python的NumPy庫進行數(shù)組運算，它使用C語言實現(xiàn)了高效的數(shù)組運算。
• 使用Python的pandas庫進行數(shù)據(jù)處理，它使用了多個內存分區(qū)，可以避免大量數(shù)據(jù)的處理導致內存不足。

總之，在Python中，我們需要不斷探索和使用各種方法來解決記憶體限制問題，以便更好地處理數(shù)據(jù)。