toarrayメソッドで出来るmatrixの要素の桁数を操作したい

Question

toarray()で出力される要素を、省略せずに保管したいです。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ['I go to the park .',
          'I will go shopping .']
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectorizer.fit(corpus)
X = vectorizer.transform(corpus)
print('type ->',type(X))
print('shape ->',X.shape)
print(X)
print(X.toarray())
'''
出力：
type -> <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
shape -> (2, 6)
  (0, 4)        0.0534046329052269
  (0, 3)        0.0534046329052269
  (0, 1)        0.0534046329052269
  (0, 0)        0.037997836159100784
  (1, 5)        0.06316672017376245
  (1, 2)        0.06316672017376245
  (1, 0)        0.04494364165239821
[[0.037997836 0.053404633 0.         0.053404633 0.053404633 0.        ]
 [0.044943642 0.         0.06316672  0.         0.         0.06316672 ]]

一番下のマトリックスを期待しているのですが、実際には

[[0. 0. 0  0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]]

となってしまいます。
toarray()はnumpyではないので、np.set_printoptions()を試してみたのですが、関係ありませんでした。どうすれば良いでしょうか。。
どなたか、ご教示いただけるとありがたいです。よろしくお願い致します。

Comments

[jbpb0]

> np.set_printoptions()を試してみたのですが、関係ありませんでした。

https://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial2
の「3. tf-idfの実装」の「・tf-idfの計算」に、
　表示を綺麗にするために、np.set_printoptions(precision=3)を用いて桁数を落としました
と書かれてます

「print(X.toarray())」のすぐ上に「np.set_printoptions(precision=3)」を追加して実行したら、表示される桁数が変わりませんでしょうか？

[jbpb0]

> toarray()はnumpyではない

print(type(X.toarray()))

を実行したら、何て表示されますでしょうか？

[rink]

質問ありがとうございます<(_ _)>
調べてみたら、numpy.ndarrayとなっていました。。
importの部分が色薄くなっていたので、埋め込みのメソッドなのかと思っていました。
ですが、仰っていただいたようにやってみても結果は変わりませんでした。。

[jbpb0]

Google Colabで、質問のコードを全くそのまま実行したら、下記のように表示されました

type -> <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
shape -> (2, 6)
(0, 4) 0.534046329052269
(0, 3) 0.534046329052269
(0, 1) 0.534046329052269
(0, 0) 0.37997836159100784
(1, 5) 0.6316672017376245
(1, 2) 0.6316672017376245
(1, 0) 0.4494364165239821
[[0.37997836 0.53404633 0. 0.53404633 0.53404633 0. ]
[0.44943642 0. 0.6316672 0. 0. 0.6316672 ]]

表示される桁数の問題以前に、質問に記載の「出力：」の数値と1桁違います
質問者さんも、Google Colabでも実行して、確認してみてください

なお、Google Colabに今日時点で入ってるバージョンは、「!pip list」で確認したら、
scikit-learn 1.0.2
でした
質問者さんがお使いのバージョンが、もし上記よりもかなり古いものなら、バージョンアップしてみたらいいかもしれません

Answer 1

Google Colabで、質問のコードを全くそのまま実行したら、下記のように表示されました

type -> <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
shape -> (2, 6)
  (0, 4)	0.534046329052269
  (0, 3)	0.534046329052269
  (0, 1)	0.534046329052269
  (0, 0)	0.37997836159100784
  (1, 5)	0.6316672017376245
  (1, 2)	0.6316672017376245
  (1, 0)	0.4494364165239821
[[0.37997836 0.53404633 0.         0.53404633 0.53404633 0.        ]
 [0.44943642 0.         0.6316672  0.         0.         0.6316672 ]]

表示される桁数の問題以前に、質問に記載の「出力：」の数値と1桁違います
質問者さんも、Google Colabでも実行して、確認してみてください

なお、Google Colabに今日時点で入ってるバージョンは、「!pip list」で確認したら、
scikit-learn 1.0.2
でした
質問者さんがお使いのバージョンが、もし上記よりもかなり古いものなら、バージョンアップしてみたらいいかもしれません

Answer 2

以下です。

>>> print(X.todense())
[[0.37997836 0.53404633 0.         0.53404633 0.53404633 0.        ]
 [0.44943642 0.         0.6316672  0.         0.         0.6316672 ]]

Comments

[rink]

ご回答ありがとうございます！！
やってみたのですが、変わりませんでした。。。

表示の関係でしょうか…