转换成matlab：laplacian_matrix.T.nonzero()

这段代码可以转换成Matlab的如下语句：

[row, col] = find(transpose(laplacian_matrix));

其中，`laplacian_matrix`是一个矩阵，`transpose`函数可以将其转置，`find`函数可以找到矩阵中非零元素的行列下标。最终输出的`row`和`col`分别表示非零元素所在的行和列。

相关问题

laplacian_matrix.T.nonzero()

`laplacian_matrix.T.nonzero()` 返回一个包含非零元素的行索引和列索引的元组。这些索引表示 Laplacian 矩阵的转置矩阵中非零元素的位置。具体来说，元组的第一个元素是一个包含非零元素的行索引的一维数组，第二个元素是一个包含非零元素的列索引的一维数组。可以使用这些索引来访问 Laplacian 矩阵中的非零元素。

def create_laplacian_dict(self): # 拉普拉斯字典 def symmetric_norm_lap(adj): # rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0 d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) norm_adj = d_mat_inv_sqrt.dot(adj).dot(d_mat_inv_sqrt) return norm_adj.tocoo() def random_walk_norm_lap(adj): # 传入邻接矩阵 rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) # 行总和 d_inv = np.power(rowsum, -1.0).flatten() d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0 d_mat_inv = sp.diags(d_inv) norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) return norm_adj.tocoo() # 归一化的邻接稀疏矩阵 if self.laplacian_type == 'symmetric': # 解释器默认的是random—walk norm_lap_func = symmetric_norm_lap elif self.laplacian_type == 'random-walk': norm_lap_func = random_walk_norm_lap # 拉普拉斯的功能就用这个 else: raise NotImplementedError self.laplacian_dict = {} for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj) A_in = sum(self.laplacian_dict.values()) self.A_in = self.convert_coo2tensor(A_in.tocoo())

可以看出这段代码是用来创建拉普拉斯字典的。其中使用了两种不同的归一化方法，分别是对称归一化和随机游走归一化。如果选择对称归一化，就使用函数symmetric_norm_lap，如果选择随机游走归一化，就使用函数random_walk_norm_lap。然后遍历邻接矩阵字典，对每一个邻接矩阵都进行相应的归一化操作，最后将所有的归一化邻接矩阵相加，得到A_in，并将其转换为张量格式。