我有一个循环,在每次迭代中,我得到一个稀疏矩阵N的列c.

我想使用逐列组装/增长/累积N

N = scipy.sparse.hstack([N, c]) 

为此,最好将行长度为0的矩阵初始化.但是,

N = scipy.sparse.csc_matrix((4,0))

引发ValueError：无效的形状.

有什么建议,如何正确执行？

解决方法:

你不能与NumPy数组相比,稀疏矩阵受到限制,特别是不允许任何轴使用0.所有稀疏矩阵构造函数都会对此进行检查,因此,如果以及当您设法构建这种矩阵时,您正在利用SciPy错误,并且在升级SciPy时脚本可能会损坏.

话虽如此,我不明白为什么您需要一个n×0的稀疏矩阵,因为允许使用n×0的NumPy数组,并且实际上不占用任何存储空间.

原来sparse.hstack无法处理零轴的NumPy数组,所以请忽略我之前的评论.但是,我认为您应该做的是收集列表中的所有列,然后在一次调用中将它们堆叠.这比循环更好,因为追加到列表需要摊销固定时间,而hstack需要线性时间.因此,您提出的算法需要二次时间,而它可能是线性的.