稀疏矩阵较大时的误差

Question

如果我尝试向其添加一些col，我就会得到（2329452，41601）csr稀疏矩阵，当它尝试将其转换为coo格式时，我会遇到ValueError：

E:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\sparse\coo.py in _check(self)
    230                 raise ValueError('row index exceeds matrix dimensions')
    231             if self.col.max() >= self.shape[1]:
--> 232                 raise ValueError('column index exceeds matrix dimensions')
    233             if self.row.min() < 0:
    234                 raise ValueError('negative row index found')

ValueError: column index exceeds matrix dimensions 

好的。我自己制作了新的crs矩阵：

<2532951x41665 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 27302250 stored elements in Compressed Sparse Row format> 

但是当我在SGDClasifer中使用它时，我会遇到长长的文字墙。最后

ValueError: Last value of index pointer should be less than the size of index and data arrays

我检查了最后一个索引= 27302250，与索引和数据数组的len相同。

我有scipy，numpy，pandas和sklearn的最新版本