Похоже, что предоставленная вами фраза «пространство между столбцами между сжатием» не является четким и правильно построенным предложением на английском языке. Однако я попытаюсь интерпретировать это на основе предоставленных вами отдельных слов.

Если вы имеете в виду «пространство столбцов» и «сжатие» в контексте линейной алгебры и сжатия данных, я могу предоставить вам некоторые методы и примеры кода, связанные с этими темами.

1. Разложение по сингулярным значениям (SVD).
   SVD — это метод матричной факторизации, который можно использовать для сжатия данных за счет уменьшения их размерности при сохранении важной информации. Пространство столбцов играет решающую роль в SVD.

   Вот пример выполнения SVD с использованием библиотеки NumPy в Python:

   import numpy as np
   
   # Create a sample matrix
   matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
   
   # Perform SVD
   U, S, V = np.linalg.svd(matrix)
   
   # Compress the matrix by selecting the top k singular values
   k = 2
   compressed_matrix = U[:, :k] @ np.diag(S[:k]) @ V[:k, :]

2. Анализ главных компонентов (PCA):
   PCA — это статистический метод, используемый для сжатия данных и уменьшения размерности. Он определяет направления максимальной дисперсии данных и проецирует их в пространство меньшей размерности.

   Вот пример выполнения PCA с использованием библиотеки scikit-learn в Python:

   from sklearn.decomposition import PCA
   
   # Create a sample dataset
   X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
   
   # Perform PCA
   pca = PCA(n_components=1)
   compressed_data = pca.fit_transform(X)

3. Сжатие матриц с использованием аппроксимации низкого ранга.
   Другой подход к сжатию матриц заключается в поиске аппроксимации низкого ранга, которая отражает основную структуру данных. Это часто делается с использованием таких методов, как усеченное разложение по сингулярным значениям (TSVD) или методы матричной факторизации низкого ранга.

   Вот пример выполнения аппроксимации матрицы низкого ранга с использованием библиотеки NumPy в Python:

   import numpy as np
   
   # Create a sample matrix
   matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
   
   # Perform low-rank approximation
   k = 1
   U, S, V = np.linalg.svd(matrix)
   compressed_matrix = U[:, :k] @ np.diag(S[:k]) @ V[:k, :]