如何将多个稀疏矩阵和密集矩阵组合在一起

时间:2019-02-22 08:26:38

标签: python python-3.x numpy scipy sparse-matrix

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)

1 个答案:

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datarowcol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>