(np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1]))表示什么,请举例说明
时间: 2023-05-29 07:03:59 浏览: 34
(np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])) 表示一个元组,其中包含两个元素:
1. 第一个元素是一个numpy数组,每个元素都为1,长度为边缘数组的行数(即边的数量)。
2. 第二个元素是一个元组,其中包含两个numpy数组,分别表示边缘数组的第一列和第二列。
例如,如果边缘数组edges如下所示:
```
edges = [[0, 1],
[1, 2],
[2, 3],
[3, 0]]
```
那么 (np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])) 将返回以下元组:
```
(array([1., 1., 1., 1.]), (array([0, 1, 2, 3]), array([1, 2, 3, 0])))
```
其中第一个元素是一个长度为4的数组,每个元素都为1;第二个元素是一个元组,其中包含两个长度为4的数组,分别表示边缘数组的第一列和第二列。
相关问题
(np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1]))表示什么
这个表达式是用来构建一个稀疏矩阵的,其中矩阵的行数为边的数量,列数为节点的数量。具体来说,它表示一个以边为行索引,节点为列索引的矩阵,矩阵中的元素为1,用于表示每个边连接了哪两个节点。这个稀疏矩阵通常用于表示图的邻接矩阵,其中矩阵中的元素表示节点之间的连接关系。
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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