Linux下的Cython可以通過以下方法來減少內存占用：

1. 使用cpython而不是默認的CPython解釋器。在Cython代碼的開頭添加以下行：

# cython: language_level=3

這將啟用Cython的高級優化，并允許你使用更低的內存視圖。

2. 盡量使用cdef代替def。cdef可以聲明C數據類型，這有助于減少內存占用。例如：

cdef int my_array[100]

3. 使用內存視圖（memoryviews）。內存視圖是一個Python對象，它提供了對數組的低級別訪問，而不需要復制數據。例如：

cdef double[:, :] my_2d_array = np.zeros((100, 100))

4. 使用bint代替bool。bint是Cython中的布爾類型，它比Python的內置bool類型占用更少的內存。

5. 使用cimport代替import。cimport可以導入C模塊，這有助于減少內存占用。例如：

cimport cmath

6. 使用shared指針。在Cython中，可以使用shared指針來共享數據，從而減少內存占用。例如：

from libc.stdlib cimport malloc, free

cdef struct MyStruct:
    int *data

def create_struct():
    cdef MyStruct *s = <MyStruct *>malloc(sizeof(MyStruct))
    s.data = <int *>malloc(100 * sizeof(int))
    return s

def free_struct(MyStruct *s):
    free(s.data)
    free(s)

7. 編譯時啟用優化選項。在編譯Cython代碼時，可以使用以下命令啟用優化選項：

cython -a -i your_file.pyx

這將生成一個名為your_file.html的文件，其中包含有關內存使用的信息。你可以根據這些信息進一步優化你的代碼。

8. 使用Python的gc模塊進行垃圾回收。在Cython代碼中，可以使用gc模塊來手動觸發垃圾回收，從而減少內存占用。例如：

import gc

def some_function():
    # ...
    gc.collect()

請注意，這些方法可能會影響代碼的性能。在進行優化時，請確保仔細測試代碼以確保其正確性和性能。