我一直在处理一些文本数据,并且我只有很少的稀疏矩阵和密集的(numpy数组)。我只想知道如何正确地组合它们。
这些是数组的类型和形状:
list1
<109248x9 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 152643 stored elements in Compressed Sparse Row format>
list2
<109248x3141 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 350145 stored elements in Compressed Sparse Row format>
list3.shape , type(list3)
(109248, 300) , numpy.ndarray
list4.shape , type
(109248, 51) , numpy.ndarray
我只想将它们全部组合成一个密集矩阵。我尝试了一些vstack和hstack,但无法弄清楚。非常感谢您的帮助。
Output required: (109248, 3501)
答案 0 :(得分:2)
sparse.hstack
可以连接稀疏数组和密集数组。它首先将所有内容转换为coo
格式的矩阵,创建新的复合data
,row
和col
数组,然后返回coo
矩阵(可选地将其转换为另一种指定格式):
In [379]: M=sparse.random(10,10,.2,'csr')
In [380]: M
Out[380]:
<10x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 20 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [381]: A=np.ones((10,2),float)
In [382]: sparse.hstack([M,A])
Out[382]:
<10x12 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 40 stored elements in COOrdinate format>