（Python Scipy）如何展平一个 csr_matrix 并将其附加到另一个 csr_matrix？答案

【问题标题】：(Python Scipy) How to flatten a csr_matrix and append it to another csr_matrix?（Python Scipy）如何展平一个 csr_matrix 并将其附加到另一个 csr_matrix？
【发布时间】：2013-03-11 21:35:27
【问题描述】：

我将每个 XML 文档表示为 csr_matrix 格式的特征矩阵。现在我有大约 3000 个 XML 文档，我得到了一个 csr_matrices 列表。我想将这些矩阵中的每一个展平为特征向量，然后我想将所有这些特征向量组合成一个 csr_matrix，将所有 XML 文档表示为一个，其中每一行是一个文档，每一列是一个特征。

实现此目的的一种方法是通过此代码

X= csr_matrix([a.toarray().ravel().tolist() for a in ls])

其中 ls 是 csr_matrices 的列表，但是，这非常低效，因为有 3000 个文档，这简直就是崩溃！

换句话说，我的问题是，如何展平该列表“ls”中的每个 csr_matrix 而不必将其转换为数组，以及如何将展平后的 csr_matrices 附加到另一个 csr_matrix 中。

请注意，我将 python 与 Scipy 一起使用

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python xml nlp scipy classification

【解决方案1】：

为什么要为每个 XML 使用csr_matrix，也许最好使用lil，lil_matrix 支持reshape 方法，这里是一个例子：

N, M, K = 100, 200, 300
matrixs = [sparse.rand(N, M, format="csr") for i in xrange(K)]
matrixs2 = [m.tolil().reshape((1, N*M)) for m in matrixs]
m1 = sparse.vstack(matrixs2).tocsr()

# test with dense array
#m2 = np.vstack([m.toarray().reshape(-1) for m in matrixs])
#np.allclose(m1.toarray(), m2)

【讨论】：

非常感谢，这是处理此问题的可靠方法。我还找到了崩溃的原因，因为主要瓶颈是 .tolist()。与具有底层 C 实现的 scipy 矩阵相比，python 中的列表非常慢