python用邻接矩阵读取excel文件
时间: 2024-04-23 07:20:34 浏览: 33
在Python中,可以使用pandas库来读取Excel文件,并将其转换为邻接矩阵。下面是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('filename.xlsx')
# 将Excel数据转换为邻接矩阵
adjacency_matrix = data.values
# 打印邻接矩阵
print(adjacency_matrix)
```
在这个示例中,我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件,并将其存储在`data`变量中。然后,我们可以使用`data.values`将数据转换为一个二维数组,即邻接矩阵。最后,我们可以打印邻接矩阵。
请注意,你需要将`filename.xlsx`替换为你实际的Excel文件名,并确保该文件与你的Python代码在同一目录下。另外,你需要安装pandas库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
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```python
import numpy as np
# 读取邻接矩阵
adjacency_matrix = np.loadtxt('adjacency_matrix.txt')
# 计算度矩阵
degree_matrix = np.diag(np.sum(adjacency_matrix, axis=1))
# 计算拉普拉斯矩阵
laplacian_matrix = degree_matrix - adjacency_matrix
# 输出拉普拉斯矩阵
print(laplacian_matrix)
```
这段代码中,使用`numpy.loadtxt`函数读取邻接矩阵文件,并存储为一个二维数组`adjacency_matrix`。然后,通过对邻接矩阵的每一行求和,得到每个节点的度,从而计算度矩阵。最后,通过拉普拉斯矩阵的定义$L=D-A$,计算得到拉普拉斯矩阵,并输出。
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```
pip install networkx
```
2. 读取邻接矩阵txt文件:使用Python中的open函数打开邻接矩阵txt文件,然后使用Python中的split函数将每个数字分离出来,并将它们存储到一个二维列表中。
```
with open('邻接矩阵.txt') as f:
matrix = []
for line in f.readlines():
row = [int(i) for i in line.split()]
matrix.append(row)
```
3. 创建图并计算最短路径:使用NetworkX库中的from_numpy_matrix函数将邻接矩阵转换为图,并使用NetworkX库中的shortest_path函数计算最短路径。
```
import networkx as nx
G = nx.from_numpy_matrix(matrix)
shortest_paths = nx.shortest_path(G)
```
4. 将结果输出到txt文件中:使用Python中的open函数创建一个新的txt文件,并使用Python中的write函数将结果写入到这个txt文件中。
```
with open('最短路径.txt', 'w') as f:
for i in range(len(shortest_paths)):
for j in range(len(shortest_paths)):
f.write(f'{i} -> {j}: {shortest_paths[i][j]}\n')
```
完整代码如下:
```python
import networkx as nx
with open('邻接矩阵.txt') as f:
matrix = []
for line in f.readlines():
row = [int(i) for i in line.split()]
matrix.append(row)
G = nx.from_numpy_matrix(matrix)
shortest_paths = nx.shortest_path(G)
with open('最短路径.txt', 'w') as f:
for i in range(len(shortest_paths)):
for j in range(len(shortest_paths)):
f.write(f'{i} -> {j}: {shortest_paths[i][j]}\n')
```
注意:邻接矩阵txt文件的格式应该是每行代表一个节点,节点之间的数字用空格隔开,如果两个节点之间没有边,则用0表示。
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