adj_bin = {'duration.in.month':[9,12,18,33]} 解释一下
时间: 2023-06-19 21:07:14 浏览: 37
这是一个字典,其中键为 'duration.in.month',值为一个列表 [9, 12, 18, 33],表示 'duration.in.month' 这个特征的取值只能是这个列表中的元素。在机器学习中,这样的限制被称为特征范围限定或特征约束,它可以用于数据预处理或模型训练的过程中,以确保特征的取值范围在合理的范围内,避免模型出现过拟合或欠拟合等问题。
相关问题
dgl 加载bin文件,获得邻接矩阵,不允许使用adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()
如果您不想使用`adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()`来获得邻接矩阵,可以使用以下方法:
方法一: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()
```
方法二:使用`dgl.backend.numpy()`将邻接矩阵转换为numpy数组,然后使用`numpy.ndarray`的`tolist()`方法将numpy数组转换为Python列表:
```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 = graph.adjacency_matrix()
dense_matrix = dgl.backend.numpy()((adj_matrix != 0).astype(np.int32)).tolist()
```
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。
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。
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