transpuesta - multiplicar matrices python numpy

Concatene matrices dispersas en Python usando SciPy/Numpy

Question

¿Cuál sería la forma más eficiente de concatenar matrices dispersas en Python usando SciPy / Numpy?

Aquí utilicé lo siguiente:

>>> 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)

Me gustaría usar ambos predictores en una regresión, pero el formato actual obviamente no es lo que estoy buscando. ¿Sería posible obtener lo siguiente:

    <49998x1400000 sparse matrix of type ''<class ''numpy.float64''>''
     with 2271040 stored elements in Compressed Sparse Row format>

Es demasiado grande para convertirlo a un formato profundo.

Answer 1

Puedes usar el scipy.sparse.hstack :

from scipy.sparse import hstack
hstack((X, X2))

El uso de numpy.hstack creará una matriz con dos objetos de matriz dispersos.