修改代码# 将实体属性转换为特征矩阵 feature_matrix = np.zeros((len(G.nodes()), num_features)) for node in G.nodes(): feature_matrix[node] = [G.nodes[node]["property1"], G.nodes[node]["property2"], ...]使其能批量处理属性不同的实体

可以使用一个循环遍历所有节点，将每个节点的属性保存到一个列表中，然后将所有列表组合成一个特征矩阵。具体代码如下：

feature_matrix = np.zeros((len(G.nodes()), num_features))
for i, node in enumerate(G.nodes()):
    properties = []
    for prop in node:
        properties.append(G.nodes[node][prop])
    feature_matrix[i] = properties

这样就可以批量处理属性不同的实体了。如果某个节点没有某个属性，那么在该属性的位置上填充0即可。

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修改代码使字符串类型数字利用One-Hot编码转换类型再输入到矩阵中：feature_matrix = np.zeros((len(G.nodes()), len(feature_names))) for i, node in enumerate(G.nodes()): for j, feature_name in enumerate(feature_names): if feature_name in G.nodes[node]: feature_matrix[i,j] = G.nodes[node][feature_name] else: feature_matrix[i,j] = 0 # 将缺失值视为0

可以通过使用One-Hot编码将字符串类型数字转换为数值型特征进行嵌入计算。可以使用以下代码将特征矩阵中的字符串类型数字转换为One-Hot编码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 构建One-Hot编码器
encoder = OneHotEncoder()

# 遍历节点，将特征矩阵中的字符串类型数字转换为One-Hot编码
for i, node in enumerate(G.nodes()):
    for j, feature_name in enumerate(feature_names):
        if feature_name in G.nodes[node]:
            if isinstance(G.nodes[node][feature_name], str) and G.nodes[node][feature_name].isdigit():
                # 将字符串类型数字转换为整型
                feature_value = int(G.nodes[node][feature_name])
                # 使用One-Hot编码器将整型特征转换为One-Hot编码
                feature_vector = encoder.fit_transform([[feature_value]]).toarray()[0]
                feature_matrix[i, j:j+len(feature_vector)] = feature_vector
            else:
                # 非字符串类型数字或非数字类型特征，直接赋值
                feature_matrix[i,j] = G.nodes[node][feature_name]
        else:
            # 缺失值填充为0
            feature_matrix[i,j] = 0

这样就可以将特征矩阵中的字符串类型数字转换为数值型特征进行嵌入计算。注意，在使用One-Hot编码转换特征时，需要判断特征值是否为字符串类型数字，以便进行转换。同时，需要根据One-Hot编码的结果调整特征矩阵的大小，以便将编码后的特征向量插入到特征矩阵中的对应位置。

feature_matrix = np.zeros((len(G.nodes()), len(feature_names))) for i, node in enumerate(G.nodes()): for j, feature_name in enumerate(feature_names): if feature_name in G.nodes[node]: feature_matrix[i,j] = G.nodes[node][feature_name] else: feature_matrix[i,j] = 0 # 将缺失值视为0报错：ValueError: could not convert string to float: '萧山区'

这个错误是因为特征矩阵中存在类型为字符串的值，而在将特征矩阵中的缺失值视为0时，会将缺失值填充为浮点数0.0。由于字符串无法转换为浮点数，因此会报错。

如果要将特征矩阵中的缺失值填充为0，可以将特征矩阵的dtype设置为对象类型（object），这样就可以存储任意类型的数据，包括字符串。可以使用以下代码来创建特征矩阵：

feature_matrix = np.empty((len(G.nodes()), len(feature_names)), dtype=object)

然后在遍历节点时，如果节点的某个特征值缺失，就将该特征值填充为字符串类型的0。可以使用以下代码来实现：

for i, node in enumerate(G.nodes()):
    for j, feature_name in enumerate(feature_names):
        if feature_name in G.nodes[node]:
            feature_matrix[i,j] = G.nodes[node][feature_name]
        else:
            feature_matrix[i,j] = '0'

这样就可以将特征矩阵中的缺失值填充为字符串类型的0，避免了无法转换的错误。