帮我编写一段基于python的,根据已有数据自动生成的自适应邻接矩阵实现代码
时间: 2024-05-08 10:16:44 浏览: 20
以下是一个基于Python的自适应邻接矩阵的实现代码,可以根据已有数据自动生成邻接矩阵:
```python
import numpy as np
# 读取已有数据
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
# 计算数据中所有点的坐标之间的距离
distances = np.zeros((data.shape[0], data.shape[0]))
for i in range(data.shape[0]):
for j in range(i+1, data.shape[0]):
distance = np.linalg.norm(data[i]-data[j])
distances[i][j] = distance
distances[j][i] = distance
# 计算每个点与其他点的平均距离
avg_distances = np.zeros(data.shape[0])
for i in range(data.shape[0]):
avg_distances[i] = np.mean(distances[i])
# 根据平均距离,确定每个点的邻居节点
adjacency_matrix = np.zeros((data.shape[0], data.shape[0]), dtype=int)
for i in range(data.shape[0]):
for j in range(i+1, data.shape[0]):
if distances[i][j] <= avg_distances[i] and distances[i][j] <= avg_distances[j]:
adjacency_matrix[i][j] = 1
adjacency_matrix[j][i] = 1
print(adjacency_matrix)
```
该代码首先读取已有数据,然后计算所有点之间的距离,并根据平均距离确定每个点的邻居节点,最终得到一个邻接矩阵。这个邻接矩阵可以用于表示点之间的关系,例如在图形可视化或社交网络分析中。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)