python 对邻接矩阵进行压缩

在Python中，可以使用scipy.sparse库来对邻接矩阵进行压缩。下面是一个示例代码，使用CSR格式对邻接矩阵进行压缩：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

# 构造一个稀疏矩阵
A = np.array([[0, 1, 0, 0],
              [1, 0, 1, 0],
              [0, 1, 0, 1],
              [0, 0, 1, 0]])

# 将邻接矩阵转换为CSR格式
A_csr = csr_matrix(A)

# 输出压缩后的稀疏矩阵
print(A_csr)

运行结果：

  (0, 1)	1
  (1, 0)	1
  (1, 2)	1
  (2, 1)	1
  (2, 3)	1
  (3, 2)	1

在这个例子中，我们首先构造了一个邻接矩阵A，然后使用csr_matrix()函数将其转换为CSR格式稀疏矩阵A_csr。最后，我们输出了压缩后的稀疏矩阵。输出结果中，每一行都表示一个非零元素的位置和值，例如(0,1) 1表示在第0行，第1列的位置上的元素值为1。