这段代码是什么意思:X = npData[:,:2] Y = torch.tensor(npData[:,2], dtype = torch.float) edgeList = [] Adj = np.zeros((X.shape[0],X.shape[0])) dist = 0.015 size = X.shape[0] for i in range(size): for j in range(size): if i!=j: d = (X[i][0]-X[j][0])**2 + (X[i][1] - X[j][1])**2 if(d<dist): edgeList.append([i,j]) Adj[i][j] = 1 edgeList.append([i,i]) edges = np.array(edgeList) edges = edges.T edges
时间: 2023-03-07 11:17:17 浏览: 211
one hot编码:`torch.Tensor.scatter_()`函数用法详解
这段代码的意思是:首先,从npData中提取出前两列,然后从npData中提取出第三列,并使用torch.tensor()函数将其转换成浮点类型。接着,创建一个空列表edgeList,一个全零的二维数组Adj,一个距离常量dist,以及X的行数size。然后,遍历每一行,计算每个元素与其它元素的距离,如果距离小于dist,则将该行的索引和其它行的索引加入edgeList中,并将Adj[i][j]设置为1;最后,将edgeList转换成矩阵形式,即edges。
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