我遇到了一个数组连接的问题。阵列详细信息如下所示。columntransformer中的第一个数组(1168,286)(scipy.sparse._csr.csr_matrix)numpy数组中的第二个数组(1168,)如果能看到两个数组连接的解决方案就太好了。谢谢你,谢谢
abithluo1#
为了测试的目的,我创建了更小的数组(5行,3列):
import scipy.sparse as ss r = 5; c = 3 a1 = ss.csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), shape=(r, c)) a2 = np.arange(21, r + 21)
注意,np.c_ 能够科普“正常”(密集)数组,但当你传递给它一个稀疏数组时,它就失败了。所以当你试图运行时,例如:np.c_[a1, a2]你会得到一个 ValueError。这里的解决方案是将第一个数组(a1)转换为密集数组。当你跑步时,例如。np.c_[a1.todense(), a2]你会得到:
np.c_[a1, a2]
np.c_[a1.todense(), a2]
matrix([[10, 0, 0, 21], [ 0, 0, 20, 22], [ 0, 0, 0, 23], [ 0, 30, 0, 24], [40, 0, 50, 25]])
1条答案
按热度按时间abithluo1#
为了测试的目的,我创建了更小的数组(5行,3列):
注意,np.c_ 能够科普“正常”(密集)数组,但当你传递给它一个稀疏数组时,它就失败了。
所以当你试图运行时,例如:
np.c_[a1, a2]
你会得到一个 ValueError。这里的解决方案是将第一个数组(a1)转换为密集数组。
当你跑步时,例如。
np.c_[a1.todense(), a2]
你会得到: