稀疏矩阵的hstack类型错误

Question

我有两个csr稀疏矩阵。一个包含来自sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer的转换，另一个包含从numpy数组转换的转换。我试图对这两个元素做一个scipy.sparse.hstack来增加我的特性矩阵，但是我总是得到错误：

TypeError: 'coo_matrix' object is not subscriptable

代码如下：

^{pr2}$

这两个特征矩阵都是scipy.sparse.csr_matrix对象，我也尝试过不转换其他特征，将其保留为numpy.array，但结果是相同的。在

Python包版本：

numpy == 1.13.3
pandas == 0.22.0
scipy == 1.1.0

我不明白为什么在这个例子中它在谈论coo_matrix对象，特别是当我把两个矩阵都转换成csr_matrix时。看看scipy代码，我明白如果输入矩阵是csr_matrix对象，它将不会进行任何转换。在

Answer 1

在^{}的源代码中，它调用^{}，如果没有建立快速路径用例，它在其中可能将矩阵转换为coo_matrix。在

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诊断

Looking at the scipy code I understand it will not do any conversion if the input matrices are csr_matrix objects.

在bat的source code中，除了两个矩阵是csr_matrix之外，实际上还有更多的条件，才能使它变成coo_matrix对象。看到源代码，需要满足以下两个条件之一

# check for fast path cases
if (N == 1 and format in (None, 'csr') and all(isinstance(b, csr_matrix)
                                               for b in blocks.flat)):
    ...
elif (M == 1 and format in (None, 'csc')
      and all(isinstance(b, csc_matrix) for b in blocks.flat)):
    ...

在要调用的line 573A = coo_matrix(blocks[i,j])之前。在

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建议

为了解决这个问题，我建议您再检查一下是否满足csr_matrix或{}（上面列出的两个条件）的快速路径情况。请查看bat的完整源代码以获得更好的理解。如果不满足条件，则会将您转发到将矩阵转换为coo_matrix。在

Answer 2

不清楚这个错误是在hstack中还是在使用结果之后发生。在

如果它在hstack中，您需要提供一个回溯，这样我们就可以看到发生了什么。在

hstack，使用bmat，通常收集所有输入的coo属性，并将它们组合成一个新的coo矩阵。所以不管输入（除了特殊情况），结果都是coo。但是hstack也接受一个fmt参数。在

或者您可以添加.tocsr()。如果矩阵已经是csr，就没有额外的成本。在