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と の 2 つcsr_matrixがuniFeatureありbiFeatureます。

新しいマトリックスが欲しいFeature = [uniFeature, biFeature]。しかし、この方法でそれらを直接連結すると、行列Featureがリストであるというエラーが発生します。マトリックス連結を達成し、同じタイプのマトリックス、つまり a を取得するにはどうすればよいcsr_matrixですか?

そして、連結後にこれを行うと機能しません:Feature = csr_matrix(Feature) エラーが発生します:

Traceback (most recent call last):
  File "yelpfilter.py", line 91, in <module>
    Feature = csr_matrix(Feature)
  File "c:\python27\lib\site-packages\scipy\sparse\compressed.py", line 66, in __init__
    self._set_self( self.__class__(coo_matrix(arg1, dtype=dtype)) )
  File "c:\python27\lib\site-packages\scipy\sparse\coo.py", line 185, in __init__
    self.row, self.col = M.nonzero()
TypeError: __nonzero__ should return bool or int, returned numpy.bool_
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scipy.sparseモジュールには、関数hstackとが含まれていますvstack。

例えば：

In [44]: import scipy.sparse as sp

In [45]: c1 = sp.csr_matrix([[0,0,1,0],
    ...:                     [2,0,0,0],
    ...:                     [0,0,0,0]])

In [46]: c2 = sp.csr_matrix([[0,3,4,0],
    ...:                     [0,0,0,5],
    ...:                     [6,7,0,8]])

In [47]: h = sp.hstack((c1, c2), format='csr')

In [48]: h
Out[48]: 
<3x8 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
    with 8 stored elements in Compressed Sparse Row format>

In [49]: h.A
Out[49]: 
array([[0, 0, 1, 0, 0, 3, 4, 0],
       [2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 6, 7, 0, 8]])

In [50]: v = sp.vstack((c1, c2), format='csr')

In [51]: v
Out[51]: 
<6x4 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
    with 8 stored elements in Compressed Sparse Row format>

In [52]: v.A
Out[52]: 
array([[0, 0, 1, 0],
       [2, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 3, 4, 0],
       [0, 0, 0, 5],
       [6, 7, 0, 8]])
于 2013-06-02T03:17:45.357 に答える