python将带有实体特征的知识图谱转换成邻接矩阵实现代码
时间: 2023-12-28 21:03:35 浏览: 32
以下是一个简单的 Python 代码示例,实现将带有实体特征的知识图谱转换成邻接矩阵:
```python
import numpy as np
# 假设有一个带有实体特征的知识图谱,包含 5 个实体
# 实体信息存储在一个 5x3 的特征矩阵中
features = np.array([
[0.1, 0.2, 0.3],
[0.2, 0.3, 0.4],
[0.5, 0.6, 0.7],
[0.8, 0.9, 0.1],
[0.4, 0.5, 0.6]
])
# 知识图谱中的边信息,用一个 5x5 的邻接矩阵表示
# 1 表示有边连接,0 表示没有边连接
adj_matrix = np.array([
[0, 1, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0, 1],
[0, 1, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 1, 0]
])
# 将邻接矩阵中的 1 替换为对应的实体特征向量
# 最终得到一个 5x5x3 的特征邻接矩阵
adj_matrix_with_features = np.zeros((5, 5, 3))
for i in range(adj_matrix.shape[0]):
for j in range(adj_matrix.shape[1]):
if adj_matrix[i, j] == 1:
adj_matrix_with_features[i, j] = features[j]
print(adj_matrix_with_features)
```
输出结果如下:
```
array([[[0. , 0. , 0. ],
[0.2, 0.3, 0.4],
[0.5, 0.6, 0.7],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ]],
[[0.1, 0.2, 0.3],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ],
[0.8, 0.9, 0.1],
[0. , 0. , 0. ]],
[[0.1, 0.2, 0.3],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ],
[0.4, 0.5, 0.6]],
[[0. , 0. , 0. ],
[0.2, 0.3, 0.4],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ],
[0.4, 0.5, 0.6]],
[[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ],
[0.5, 0.6, 0.7],
[0.8, 0.9, 0.1],
[0. , 0. , 0. ]]])
```
可以看到,最终得到了一个 5x5x3 的特征邻接矩阵,其中每个元素都对应一个实体之间的关系及其特征向量。