下面是一个避免内存错误的方法来生成稀疏的Python成对距离矩阵的示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

def generate_sparse_distance_matrix(points):
    # 计算成对距离
    pairwise_distances = pdist(points)
    
    # 创建稀疏的成对距离矩阵
    distance_matrix = squareform(pairwise_distances)
    
    return distance_matrix

# 生成随机点集
points = np.random.random((1000, 3))

# 生成稀疏的成对距离矩阵
distance_matrix = generate_sparse_distance_matrix(points)

print(distance_matrix)

这个例子使用了numpy库来生成随机点集，然后使用scipy.spatial.distance模块的pdist函数计算成对距离。最后，使用squareform函数将成对距离转换成成对距离矩阵。

这种方法可以避免使用大量内存来存储完整的成对距离矩阵，因为只有距离矩阵中的非零元素被存储在内存中。