adj_matrix=adj_matrix[adj_matrix!=0] 解释一下
时间: 2024-04-17 10:29:42 浏览: 17
这行代码使用了NumPy库中的布尔索引技巧来过滤掉邻接矩阵(adj_matrix)中为0的元素。具体来说,adj_matrix!=0 的表达式返回一个布尔数组,其中为True的位置对应着邻接矩阵中非零元素的位置。通过将这个布尔数组作为索引,可以得到邻接矩阵中非零元素的值。这样做可以方便地获取邻接矩阵中的非零元素,并将其保存在变量adj_matrix中。
相关问题
adj_matrix=torch.tensor(adj_matrix)报错:TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]
这个错误提示意味着您的`adj_matrix`是一个稀疏矩阵,而`torch.tensor()`函数无法正确地获取稀疏矩阵的长度。因此,可以使用`torch.sparse_coo_tensor()`函数将稀疏矩阵转换为COO格式的稀疏张量,然后再将其转换为稠密张量,如下所示:
```python
import torch
# 假设adj_matrix是一个稀疏矩阵
adj_matrix = ...
# 将稀疏矩阵转换为COO格式的稀疏张量
adj_tensor = torch.sparse_coo_tensor(
indices=torch.LongTensor([adj_matrix.row, adj_matrix.col]),
values=torch.FloatTensor(adj_matrix.data),
size=adj_matrix.shape
)
# 将稀疏张量转换为稠密张量
adj_matrix_dense = adj_tensor.to_dense()
# 现在可以将adj_matrix_dense用作GCN模型的邻接矩阵了
```
在上述代码中,我们首先使用`torch.sparse_coo_tensor()`函数将稀疏矩阵`adj_matrix`转换为COO格式的稀疏张量`adj_tensor`。然后,使用`to_dense()`函数将稀疏张量转换为稠密张量`adj_matrix_dense`。最终,`adj_matrix_dense`可以作为GCN模型的邻接矩阵。
dgl 加载bin文件,获得邻接矩阵,不允许使用adj_matrix = graph.adjacency_matrix()
如果您不想使用`adj_matrix = graph.adjacency_matrix()`来获得邻接矩阵,可以使用以下方法:
方法一:使用`dgl.to_networkx`将dgl图对象转换为NetworkX图对象,然后使用NetworkX提供的方法获得邻接矩阵:
```python
import dgl
import networkx as nx
import numpy as np
with open('graph.bin', 'rb') as f:
graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)
graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
nx_graph = dgl.to_networkx(graph)
adj_matrix = nx.adjacency_matrix(nx_graph)
```
方法二:使用`dgl.to_scipy`将邻接矩阵转换为稀疏矩阵,然后使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵:
```python
import dgl
import numpy as np
with open('graph.bin', 'rb') as f:
graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)
graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj_matrix = dgl.to_scipy(graph.adjacency_matrix())
dense_matrix = adj_matrix.toarray()
```
需要注意的是,这两种方法都会将邻接矩阵转换为稠密矩阵,如果邻接矩阵过大,可能会导致内存溢出或性能问题。如果需要处理大规模的邻接矩阵,建议使用稀疏矩阵进行计算。