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。

相关问题

python将邻接矩阵转化为list

可以使用Python的列表(list)来表示邻接矩阵。假设邻接矩阵是一个二维数组，可以使用以下代码将其转换为Python列表：

adj_matrix = [[0, 1, 1, 0],
              [1, 0, 1, 1],
              [1, 1, 0, 1],
              [0, 1, 1, 0]]

adj_list = [[] for _ in range(len(adj_matrix))]  # 创建一个空的邻接表列表

for i in range(len(adj_matrix)):
    for j in range(len(adj_matrix)):
        if adj_matrix[i][j] == 1:
            adj_list[i].append(j)  # 将邻居节点添加到列表中

在上面的代码中，我们首先创建了一个空的邻接表列表，然后使用两个循环来遍历邻接矩阵，并将邻居节点添加到相应的邻接表中。最终，`adj_list`将是邻接矩阵的列表表示形式。

例如，对于上面的邻接矩阵，`adj_list`将是`[[1, 2], [0, 2, 3], [0, 1, 3], [1, 2]]`。

邻接矩阵转化为邻接表

将邻接矩阵转化为邻接表可以通过遍历邻接矩阵中每个元素来实现。

具体步骤如下：

1. 创建一个空的邻接表。
2. 遍历邻接矩阵中的每个元素，如果该元素的值为1，则表示有一条边，根据该边的起点和终点，在邻接表中添加相应的边和节点。
3. 对于无向图，需要在邻接表中同时添加起点和终点的边，因为邻接矩阵是对称的。
4. 完成所有元素的遍历后，邻接表就构建完成了。

下面是一个示例代码，将邻接矩阵转化为邻接表：

def adjacency_matrix_to_list(adj_matrix):
    adj_list = {}
    for i in range(len(adj_matrix)):
        adj_list[i] = []
        for j in range(len(adj_matrix[i])):
            if adj_matrix[i][j] == 1:
                adj_list[i].append(j)
                adj_list[j].append(i)   # 无向图需要同时添加起点和终点的边
    return adj_list

其中，adj_matrix 是邻接矩阵，adj_list 是转化后的邻接表，返回值即为 adj_list。