<div dir="ltr"><div>Is this intentional?</div><div><br></div><div><br></div><div>>>> exog</div><div><50x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'</div><div><span class="" style="white-space:pre">   </span>with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format></div><div><br></div><div>>>> np.asarray(exog)</div><div>array(<50x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'</div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>, dtype=object)</div><div><br></div><div><br></div><div>I'm just a newbie who thought to use the usual pattern.</div><div><br></div><div><br></div><div>....</div><div><br></div><div><div>>>> np.asarray(exog).dot(beta)</div><div>array([ <50x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'</div><div><span class="" style="white-space:pre">      </span>with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>,</div><div>       <50x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>,</div><div>       <50x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>,</div><div>       <50x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>,</div><div>       <50x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>], dtype=object)</div><div>C:\programs\WinPython-64bit-3.4.3.1\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\scipy\sparse\compressed.py:306: SparseEfficiencyWarning: Comparing sparse matrices using >= and <= is inefficient, using <, >, or !=, instead.</div><div>  "using <, >, or !=, instead.", SparseEfficiencyWarning)</div></div><div><br></div><div>seems to warn only once</div><div><br></div><div><div>>>> y = np.asarray(exog).dot(beta)</div><div>>>> y.shape</div><div>(5,)</div></div><div><br></div><div><br></div><div><div>>>> np.__version__</div><div>'1.9.2rc1'</div><div><br></div><div>>>> scipy.__version__</div><div>'0.15.1'</div></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div>Josef</div></div>