要解决NumPy ndarray图像表示占用更多空间的问题，可以使用以下方法：

1. 使用更小的数据类型：NumPy ndarray默认使用64位浮点数作为元素的数据类型，但是图像通常可以使用较小的数据类型来表示。例如，对于灰度图像，可以将数据类型更改为8位整数（uint8）。这可以通过使用astype()方法来实现。

import numpy as np

# 加载图像
image = np.load('image.npy')

# 将数据类型更改为8位整数
image = image.astype(np.uint8)

2. 使用压缩算法：对于大型图像，可以使用压缩算法来减少存储空间。NumPy ndarray提供了多种压缩方法，例如zlib和gzip。可以使用savez_compressed()方法将图像保存为压缩文件。

import numpy as np

# 加载图像
image = np.load('image.npy')

# 保存为压缩文件
np.savez_compressed('compressed_image.npz', image=image)

3. 裁剪图像尺寸：如果图像的尺寸过大，可以考虑将其裁剪为更小的尺寸。这可以通过使用切片操作来实现。

import numpy as np

# 加载图像
image = np.load('image.npy')

# 裁剪图像尺寸
image = image[:100, :100]

这些方法可以帮助减少NumPy ndarray图像表示所占用的空间。根据具体的情况，您可以选择其中一个或多个方法来进行优化。