異なる次元の2つの疎行列を積み重ねる

Question

私は2つの疎行列（sklearnHashVectorizerから作成され、各組は特徴に対応しています。私は後でそれらをクラスタリングに使用するためにそれらを連結したいと思う。しかし、2つの行列の行次元が同じではないため、次元の問題に直面しています。ここ

は一例であり：

Xa = [-0.57735027 -0.57735027 0.57735027 -0.57735027 -0.57735027 0.57735027 
    0.5   0.5  -0.5   0.5   0.5  -0.5   0.5 
    0.5  -0.5   0.5  -0.5   0.5   0.5  -0.5 
    0.5   0.5  ] 

Xb = [-0.57735027 -0.57735027 0.57735027 -0.57735027 0.57735027 0.57735027 
-0.5   0.5   0.5   0.5  -0.5  -0.5   0.5 
-0.5  -0.5  -0.5   0.5   0.5  ] 

両方XaとXbタイプ<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>です。図形はXa.shape = (6, 1048576) Xb.shape = (5, 1048576)です。私が手にエラーが（私はそれが起こる今、なぜ知っている）である：彼らの不規則な大きさにもかかわらず、スパース行列をスタックする方法は

X = hstack((Xa, Xb)) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/construct.py", line 464, in hstack 
    return bmat([blocks], format=format, dtype=dtype) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/construct.py", line 581, in bmat 
    'row dimensions' % i) 
ValueError: blocks[0,:] has incompatible row dimensions 

ありますか？たぶん、いくつかのパディングがありますか？

私はこれらの記事に見てきた：

• Concatenate sparse matrices in Python using SciPy/Numpy

• Is there an efficient way of concatenating scipy.sparse matrices?。

Answer 1

空のスパース行列で埋め込むことができます。それは、より大きな行列として行の同じ数を持つようにhorizo​​ntalyスタックにしたい

は、それはあなたがパッドに小さな行列を必要としています。あなたのためには、は、の縦型スタック(difference in number of rows, number of columns of original matrix)のマトリックスを持っています。このよう

：その結果

from scipy.sparse import csr_matrix 
from scipy.sparse import hstack 
from scipy.sparse import vstack 

# Create 2 empty sparse matrix for demo 
Xa = csr_matrix((4, 4)) 
Xb = csr_matrix((3, 5)) 


diff_n_rows = Xa.shape[0] - Xb.shape[0] 

Xb_new = vstack((Xb, csr_matrix((diff_n_rows, Xb.shape[1])))) 
#where diff_n_rows is the difference of the number of rows between Xa and Xb 

X = hstack((Xa, Xb_new)) 
X 

は：

<4x9 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' 
    with 0 stored elements in COOrdinate format>