G = sp.coo_matrix((np.ones(G_df.shape[0]), (G_df['Cell1'], G_df['Cell2'])), shape=(adata.n_obs, adata.n_obs))
时间: 2024-05-31 19:12:03 浏览: 13
这行代码是在利用 Pandas 数据框 G_df 中的 "Cell1" 和 "Cell2" 列的数据来创建一个稀疏的 CoO (坐标格式) 矩阵 G,其中矩阵的元素值都是 1,矩阵的大小为 (adata.n_obs, adata.n_obs)。这里的 "Cell1" 和 "Cell2" 列的数据是指对应于单细胞数据中的细胞编号,因此这个矩阵可以用于表示细胞之间的连接关系,例如在一个细胞共表达网络中,这个矩阵可以表示基因共表达的相似性。
相关问题
adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32),请问adj.A是什么,请举例说明
adj.A是将稀疏矩阵adj转换为密集矩阵的形式。即将矩阵中的所有元素都展开成一个二维的数组。
举例说明,假设n=4,edges为[[0,1],[1,2],[2,3],[3,0]],则经过上述代码生成的adj矩阵为:
```
array([[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.]], dtype=float32)
```
将其转换为密集矩阵后,得到的结果为:
```
array([[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.]], dtype=float32)
```
即两者完全一致。
请解释以下代码:edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)
这段代码的功能是将一个存储有无序边的文件读入,并将其转换为一个稀疏的邻接矩阵。
具体地,该代码的执行过程如下:
1. 使用NumPy的`genfromtxt`函数从指定路径的文件中读入数据,数据类型为32位整数数组,赋值给变量`edges_unordered`。
2. 将`edges_unordered`数组展平成一维数组,并使用`map`函数对每个节点编号进行映射,将其转换为对应的索引值。映射关系保存在`idx_map`字典中。将映射后的一维数组转换为32位整数数组,并按照`edges_unordered`的形状重新reshape为二维数组,赋值给变量`edges`。
3. 利用NumPy的`ones`函数生成一个长度为`edges.shape[0]`的一维数组,元素值全为1。使用`edges`数组中的节点索引和该一维数组中的1值创建一个稀疏的COO格式矩阵,表示邻接矩阵。该矩阵的形状为`(n, n)`,数据类型为32位浮点数,赋值给变量`adj`。
最终,`adj`就是一个表示无向图邻接矩阵的稀疏矩阵,其中每个元素表示两个节点之间是否存在一条边。
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