module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix'
时间: 2023-07-21 07:46:06 浏览: 287
如果你的NetworkX版本较老,可能不支持`to_numpy_matrix()`函数。你可以尝试使用`nx.adjacency_matrix()`函数获取邻接矩阵。例如:
```python
import networkx as nx
import numpy as np
# 创建有向图对象
G2 = nx.DiGraph()
# 添加节点和边
G2.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 2)])
# 将有向图转换为邻接矩阵
adj_matrix = nx.adjacency_matrix(G2).todense()
print(adj_matrix)
```
这将输出以下邻接矩阵:
```
[[0 1 0 0]
[0 0 1 0]
[0 0 0 1]
[0 1 0 0]]
```
其中,行和列的顺序与节点的索引相对应,矩阵中的值表示是否存在一条从该行对应节点到该列对应节点的有向边,1表示存在,0表示不存在。需要注意的是,这里返回的邻接矩阵是一个numpy矩阵对象。
相关问题
module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix'.
根据引用和引用所示,出现"module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix'"的错误是由于在'networkx'模块中没有名为'to_numpy_matrix'的属性。根据引用,在.networkx 3.0版本中,'to_numpy_matrix'和'from_numpy_matrix'这两个方法已被删除。为了解决这个问题,您可以选择降级.networkx到较早的版本或使用'from_numpy_array'方法代替'to_numpy_matrix'。更多关于'from_numpy_array'的信息可以在https:/networkx.org/documentation/stable/reference/readwrite/matrix_market.html中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [AttributeError: module ‘networkx‘ has no attribute ‘from_numpy_matrix‘解决方法](https://blog.csdn.net/m0_58625397/article/details/129019699)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [undefined](undefined)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix' 我应该下载哪个版本的networkx
AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix'错误是由于你使用的networkx版本不支持to_numpy_matrix函数导致的。该函数在较新的版本中已被弃用或移除。
为了解决这个问题,你可以尝试以下两种方法之一:
1. 更新networkx版本:你可以尝试更新networkx到最新版本,以确保你使用的是支持to_numpy_matrix函数的版本。你可以使用以下命令来更新networkx:
```
pip install --upgrade networkx
```
2. 使用特定版本:如果你需要使用特定版本的networkx,你可以查看networkx的文档或官方网站,找到与to_numpy_matrix函数兼容的版本。然后使用以下命令来安装该特定版本:
```
pip install networkx==<version>
```
其中,`<version>`是你想要安装的networkx版本号。