如何将稀疏矩阵数组转换为json python

我正在尝试将

TF-IDF

稀疏矩阵转换为json格式。 将其转换为pandas datafram（

toarray（）

或

todense（）

）会导致内存错误。 因此，我希望避免这些做法。是否有其他方法将其转换为json

下面是我获取稀疏矩阵的方法，以及我首选的json结果

谢谢你帮助我

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TF-IDF矩阵

pip = Pipeline([('hash', HashingVectorizer(ngram_range=(1, 1), non_negative=True)), ('tfidf', TfidfTransformer())])
result_uni_gram = pip.fit_transform(df_news_noun['content_nouns'])

返回矩阵

result_uni_gram

<112537x1048576 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 12605888 stored elements in Compressed Sparse Row format>



print(result_uni_gram)

(0, 1041232)    0.03397010691200069
(0, 1035546)    0.042603425242006505
(0, 1031141)    0.05579563771771019
(0, 1029045)    0.03985981185871279
(0, 1028867)    0.14591155976555212
(0, 1017328)    0.03827279930970525
:   :
(112536, 9046)  0.04444360144902461
(112536, 4920)  0.07335227778871069
(112536, 4301)  0.06667794684006756

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谢谢你帮助我

所以我就这样做了： 给定的“测试样本”是您的“scipy.sparse.csr.csr\u矩阵”

 import json
 import base64
 np_test_samples=test_samples.toarray()
 jason_test_samples=json.dumps({"data": np_test_samples.tolist()})

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如果包含将序列化数据加载回Python对象的指令，这将非常有用。

 import json
 import base64
 np_test_samples=test_samples.toarray()
 jason_test_samples=json.dumps({"data": np_test_samples.tolist()})