python jupyter notebook ノートブック上で、sparse matrix の要素を出力する

起こったこと

以下のようなスクリプトを実装していました。

• スクリプト

  from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
  import numpy as np
  
  # テキスト内の単語の出現頻度を数えて、結果を素性ベクトル化する(Bag of words)
  count_vectorizer = CountVectorizer()
  # csr_matrix(疎行列)が返る
  feature_vectors = count_vectorizer.fit_transform(keywords)
  # 学習したデータのみ切り出し
  learning_vectors = feature_vectors[:len(read_from_learning_tsv(0))]
  # データに対応したラベルを取得
  learning_labels = np.array(read_from_learning_tsv(1))
  
  learning_vectors
  

• OUTPUT learning_vectors を内容を確認したいので、標準出力していますが、sparse matrix なので以下出力となり、内容の確認ができません。
  

  <940x655 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
      with 2650 stored elements in Compressed Sparse Row format>
  

todense

StackOverFlow で以下の記事を見つけました。
python - How to access sparse matrix elements? - Stack Overflow

sparse matrix の todense()で、通常の行列の形に戻せます。

learning_vectors

learning_vectors. todense()

• OUTPUT
  

  matrix([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
          ..., 
          [0, 0, 0, ..., 0, 0, 1],
          [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]])
  

全てが出力されるわけではないので、事実上あまり意味はないかもしれませんが、個人的な気持ち悪さは解消されました。
以上です。