excel的邻接矩阵转写邻接表python

邻接矩阵是一种常见的图表示方法，而邻表则是另一种常见的图表示方法。将邻接矩阵转换为邻接表可以方便地进行图的遍历和其他操作。下面是一个示例的Python代码，用于将Excel中的邻接矩阵数据转换为邻接表：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的邻接矩阵数据
df = pd.read_excel('input.xlsx', header=None)

# 创建空的邻接表字典
adj_list = {}

# 遍历邻接矩阵数据
for i in range(len(df)):
    adj_list[i] = []
    for j in range(len(df)):
        if df.iloc[i, j] == 1:
            adj_list[i].append(j)

# 打印邻接表
for node, neighbors in adj_list.items():
    print(f"Node {node}: {neighbors}")

请注意，上述代码假设Excel文件中的邻接矩阵数据以0和1表示节点之间的连接关系。你需要将代码中的`input.xlsx`替换为你实际的Excel文件路径。

相关问题

怎么将excel里的邻接矩阵转化为python的邻接矩阵

首先需要将excel中的邻接矩阵数据以csv格式导出。然后在python中可以使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件并转换为dataframe格式的矩阵数据。接着通过numpy库中的array函数将dataframe格式的矩阵数据转化为numpy数组，即python的邻接矩阵。代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取csv格式的邻接矩阵数据
adj_matrix = pd.read_csv("path/to/adj_matrix.csv", index_col=0)

# 将dataframe格式的矩阵数据转化为numpy数组
adj_matrix = np.array(adj_matrix)

print(adj_matrix)

需要注意的是，excel中的邻接矩阵数据在导入csv文件后，可能需要对数据进行进一步的处理，例如去除空白行和列，调整数据类型等，以确保数据能够正确地转化为python的邻接矩阵。