scipy稀疏矩阵与numpy数组的连接

为了解释更多关于我的用例的事情, A 是一个具有tf idf值和 B 是一个具有我的数据的一些附加功能的数组。

我已经分头训练和测试了 一 和 乙 在我的例子中只是关于训练集。在这段代码之后,我(想)对测试集执行同样的操作。

我想连接这些矩阵/数组,因为然后我想将它们传递给 sklearn ml模型来训练它,我不认为我可以单独通过它们。

所以我试着这么做:

C = np.concatenate((A, B.T), axis=1)

其中a是 <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'> B是A <class 'numpy.ndarray'> .

但是,当我尝试执行此操作时,会出现以下错误:

ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated

而且,我不认为 `np.concatenate` a numpy array with a sparse matrix 对我来说很好,因为

1. 基本上不可能隐藏我的稀疏阵列 一 因为它太大了
2. 我会输的 信息如果我转换我的完全密集数组 乙 到稀疏数组

最好的方法是什么 斯克林 ml模型一个由行连接的稀疏和完全密集的数组?