Конкатенация разреженных матриц в Python с использованием SciPy / Numpy
Каков наиболее эффективный способ объединения разреженных матриц в Python с использованием SciPy / Numpy?
Здесь я использовал следующее:
>>> np.hstack((X, X2))
array([ <49998x70000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 1135520 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
<49998x70000 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 1135520 stored elements in Compressed Sparse Row format>],
dtype=object)
Я хотел бы использовать оба предиктора в регрессии, но текущий формат явно не тот, который я ищу. Можно ли получить следующее:
<49998x1400000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 2271040 stored elements in Compressed Sparse Row format>
Он слишком велик, чтобы его можно было преобразовать в глубокий формат.