隐蔽到稀疏矩阵 - TypeError：不支持类型转换：（dtype（'0'），）答案

【问题标题】：Covert to sparse matrix - TypeError: no supported conversion for types: (dtype('0'),)隐蔽到稀疏矩阵 - TypeError：不支持类型转换：（dtype（'0'），）
【发布时间】：2019-08-09 16:49:59
【问题描述】：

我正在尝试这样做：

  features = csr_matrix(features)

其中features 是<class 'numpy.ndarray'>，看起来像这样：

[[51 1]
 [49 2]
 [47 2]
 ...
 [2 6]
 [20 2]
 [16 1]]

但我收到以下错误：

TypeError: no supported conversion for types: (dtype('O'),)

这个错误是关于什么的，我该如何解决？

【问题讨论】：

你为什么对这样的数据使用稀疏？我没有看到很多零。这个features 对象（数组？）到底应该代表什么？
@hpaulj，感谢您的提问。我使用稀疏数据是因为stackoverflow.com/questions/57362560/… 如果有意义的话。 features 只是一些（密集）特征以及 tf-idf 稀疏特征。

标签： python numpy scipy sparse-matrix

【解决方案1】：

这样做：

csr_matrix(features.astype(np.float))

如果这有错误，那么您的特征中就有一些不是数字的东西。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以重新定义您的 numpy 数组，指定 dtypeexplicitly

features = np.array(features, dtype=float)

【讨论】：