adj = pd.read_csv('../data_deal/adj.pt', header=None)是什么意思

这段代码是用来读取一个名为 adj.pt 的文件，该文件可能是一个以逗号分隔的值（CSV）文件，其中包含一些值。这些值可能表示一些形容词的特征或描述。在这里，pd.read_csv() 使用 pandas 库来读取该文件并将其存储在一个 pandas 数据帧对象中，其中 header=None 表示文件中没有列名。

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def get_adj_dic(orgcode): gantry_adj = pd.read_csv(ws + f'/data/{orgcode}_gantry_hard_lon_lat.csv') gantry_adj = gantry_adj[['o_name', 'd_name']].values.tolist() adj_dic = {} for row in gantry_adj: if row[0] in adj_dic.keys(): adj_dic[row[0]].append(row[1]) else: adj_dic[row[0]] = [row[1]] return adj_dic

这段代码实现了一个函数get_adj_dic，其输入参数是orgcode，输出结果是一个邻接表形式的字典adj_dic。具体操作是：首先读取一个名为orgcode_gantry_hard_lon_lat.csv的csv文件，该文件有两列，分别为o_name和d_name，表示起点和终点的名称；然后将o_name和d_name转换为一个列表，即gantry_adj；接着遍历gantry_adj列表，将其中的元素按照起点进行分组，得到邻接表adj_dic，其中每个起点对应的终点为一个列表。最后返回adj_dic。

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), 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=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从包含节点之间引用关系的文件中加载数据，并将其转换为邻接矩阵形式；最后，对邻接矩阵进行了处理，使其成为一个二元关系矩阵。