Python 如何基于较小的矩阵创建矩阵？

我正试图以一种快速有效的方式创建一个基于1xN矩阵的矩阵，以便以后在scikit学习培训中用作功能。到目前为止，我一直在尝试的许多事情之一是：

np.matrix(list(func(text) for text in data_test.data))

它创建了一个矩阵矩阵，如下所示：

matrix([[ <1x188796 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
    with 10921 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
         <1x188796 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
    with 17651 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
         <1x188796 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
    with 28180 stored elements in Compressed Sparse Row format>,...

矩阵（[,，
,
,...

这显然不是我想要的。我如何才能把它变成一个更合适的矩阵，比如：

<76002x108800 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 807960 stored elements in Compressed Sparse Row format>

怎么样

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如果速度太慢，请从这里开始走捷径：（在未来的Scipy版本中，

vstack

本身在这种情况下会很快）。

什么是func，它返回什么？@而且，它是一个自定义函数，返回“1x188796类型的稀疏矩阵”。我想将这些矩阵合并成一个大矩阵。