adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32),请问adj.A是什么,请举例说明
时间: 2023-05-29 09:04:17 浏览: 116
adj.A是将稀疏矩阵adj转换为密集矩阵的形式。即将矩阵中的所有元素都展开成一个二维的数组。
举例说明,假设n=4,edges为[[0,1],[1,2],[2,3],[3,0]],则经过上述代码生成的adj矩阵为:
```
array([[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.]], dtype=float32)
```
将其转换为密集矩阵后,得到的结果为:
```
array([[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.]], dtype=float32)
```
即两者完全一致。
相关问题
请解释以下代码: data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} 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)
这段代码用于读取一个文本文件,并生成一个稀疏矩阵,表示一个无向图的邻接矩阵。
具体解释如下:
1. `data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset))`:读取文件,文件路径由变量`dataset`指定,将文件中的数据加载到一个 NumPy 数组 `data` 中。
2. `n, _ = data.shape`:获取 `data` 数组的形状,`n` 为数组的行数,表示节点的数量。
3. `idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32)`:生成一个长度为 `n` 的一维数组 `idx`,其中每个元素代表一个节点的编号。
4. `idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)}`:生成一个字典 `idx_map`,用于将节点编号映射为数组 `data` 中的行索引。
5. `edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32)`:从文件中读取边的数据,将数据加载到一个 NumPy 数组 `edges_unordered` 中,每行代表一条边,每列为边的两个端点的节点编号。
6. `edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape)`:将边的节点编号转换为数组 `data` 中的行索引,生成一个二维数组 `edges`,每行代表一条边,每列为边的两个端点的行索引。
7. `adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)`:生成一个稀疏矩阵 `adj`,其中每个元素表示两个节点之间是否有边,如果有边则为 1,否则为 0。这里使用了 SciPy 中的 `coo_matrix` 函数,第一个参数是一个元组,表示每个非零元素的值和对应的行、列索引,第二个参数表示矩阵的形状,第三个参数表示数据类型。
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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