np.c_拼接数组触发ValueError，求CSR矩阵与一维数组拼接方案

因为SciPy稀疏矩阵和普通NumPy数组类型不兼容，直接拼接会报错，需先将NumPy数组转为稀疏矩阵格式，再用稀疏矩阵专用工具完成拼接，具体步骤如下：

• 导入依赖库：

  import numpy as np
  from scipy.sparse import csr_matrix, hstack
  

• 假设你的CSR矩阵为sparse_mat，NumPy数组为numpy_arr，先将一维NumPy数组转为二维CSR稀疏矩阵（调整为列向量形式，匹配原稀疏矩阵的行数）：

  # 将(1168,)的数组转为(1168,1)的CSR矩阵
  sparse_arr = csr_matrix(numpy_arr.reshape(-1, 1))
  

• 使用hstack按列拼接两个稀疏矩阵：

  combined_mat = hstack([sparse_mat, sparse_arr])
  

• 验证拼接结果（可选）：

  print(combined_mat.shape)  # 输出应为 (1168, 287)
  

注意：如果需要按行拼接，替换hstack为vstack即可，但需确保两个矩阵列数一致（此场景下不适用）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mayur