g.edges[src, dst].data['label'] = label报错，信息：AttributeError: 'int' object has no attribute 'shape'

时间: 2023-08-22 15:14:20 浏览: 181
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HighPass.m.zip_site:www.pudn.com

这个错误通常发生在使用DGL库时，它可能是因为你在定义图时，边的特征矩阵（例如label）的类型不正确，应该是一个数组或张量，而不是整数。你可以尝试将label转换为一个数组或张量，并将其分配给边的特征矩阵。例如，使用numpy数组： ```python import numpy as np g.edges[src, dst].data['label'] = np.array([label]) ``` 或使用torch张量： ```python import torch g.edges[src, dst].data['label'] = torch.tensor([label]) ``` 这将使你能够将label分配给边的特征矩阵，从而避免这个错误。
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DataGraph.js JavaScript中的图形数据结构初始化图形var graph = new DGJS . Graph ( ) ;图对象图对象具有两个属性： nodes和edges 。 graph.nodes将返回图形包含的节点数组。 graph.edges将返回图形包含的一组边线...

上述代码报错：AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'items'

edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_...

def message_func1(self, edges): msg = torch.empty((edges.src['h'].shape[0], self.out_feats), device=edges.src['h'].device) for etype in range(self.num_rels): loc = edges.data['type'] == etype if loc.sum() == 0: continue src = edges.src['h'][loc] dst = edges.dst['h'][loc] sub_msg = self.rel_ME[etype](dst, src) msg[loc] = sub_msg return {'m': msg}

首先，根据源节点的特征维度和输出特征维度，创建一个空的消息张量 msg，其形状为 (edges.src['h'].shape[0], self.out_feats)，设备与源节点特征张量 edges.src['h'] 的设备一致。 然后，对于每个关系类型 ...

def edge_attention(self, edges): # an edge UDF to compute unnormalized attention values from src and dst if self.l0 == 0: m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2']) else: tmp = edges.src['a1'] + edges.dst['a2'] logits = tmp + self.bias_l0 if self.training: m = l0_train(logits, 0, 1) else: m = l0_test(logits, 0, 1) self.loss = get_loss2(logits[:,0,:]).sum() return {'a': m}

- m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2'])：计算未归一化的注意力值，通过将源节点特征edges.src['a1']和目标节点特征edges.dst['a2']相加，并应用LeakyReLU激活函数。 - else:：如果...

edge_index = torch.tensor(list(G.edges)).t().contiguous()报错ValueError: too many dimensions 'str'

这个错误的原因是 list(G.edges) 返回的是字符串类型，而 torch.tensor() 函数只接受数字类型的输入。你需要将节点名称转换为数字，然后再传递给 torch.tensor() 函数。 你可以使用 PyTorch 中的 Dataset 和 ...

from bokeh.io import output_notebook, show from bokeh.plotting import figure output_notebook() import scipy.special from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.plotting import figure, show, output_file p = figure(title="charges分布",tools="save", background_fill_color="#E8DDCB") hist, edges = np.histogram(data.charges) p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="#036564", line_color="#033649") p.xaxis.axis_label = 'x' p.yaxis.axis_label = 'Pr(x)' show(p)

这段代码使用了Bokeh库来创建一个直方图，显示数据集中的"charges"列的分布情况。 首先，使用from语句导入了需要的库，包括Bokeh、numpy和scipy.special。然后，调用output_notebook()方法将图形输出到...

class Node: def __init__(self, num, name, intro): self.num = num self.name = name self.intro = intro self.visited = False class Edge: def __init__(self, fr, to, weight): self.fr = fr self.to = to self.weight = weight class Graph: def __init__(self): self.nodes = [] self.edges = {} def add_node(self, node): self.nodes.append(node) self.edges[node] = [] def add_edge(self, edge): self.edges[edge.fr].append(edge) self.edges[edge.to].append(Edge(edge.to, edge.fr, edge.weight))graph = Graph() with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): items = line.strip().split(',') num = int(items[0]) name = items[1] intro = items[2] node = Node(num, name, intro) graph.add_node(node) for i in range(3, len(items), 2): neighbor = int(items[i]) weight = int(items[i+1]) edge = Edge(node, graph.nodes[neighbor-1], weight) graph.add_edge(edge) data.txt里怎么写

data.txt 的格式应该是每一行代表一个节点和它的邻居节点以及边的权重，具体格式如下： 节点编号,节点名称,节点介绍,邻居节点1,边的权重1,邻居节点2,边的权重2,... 例如： 1,Node1,This is Node1,2,10,3,15,4,20 ...

运行你的代码后报错 AttributeError: 'Image' object has no attribute'find triangles'

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) # 绘制检测到的线段 for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, ...

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.PI/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10) AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'PI'

具体来说，你在调用cv2模块中的常量PI时，使用了cv2.PI/180的形式，但实际上cv2模块没有PI这个常量，因此出现了AttributeError。 要修复这个错误，你只需要将cv2.PI/180替换为numpy.pi/180即可。这是因为cv2中并...

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.cv2.PI/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10) AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'cv2'

具体来说，你在调用cv2模块中的常量PI时，使用了cv2.cv2.PI/180的形式，但实际上cv2模块没有cv2这个子模块，因此出现了AttributeError。 要修复这个错误，你只需要将cv2.cv2.PI/180替换为cv2.PI/180即可。cv2模块中...

请解释以下代码： data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt(path, 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=(n, n), dtype=np.float32)

7. adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)：生成一个稀疏矩阵 adj，其中每个元素表示两个节点之间是否有边，如果有边则为 1，否则为 0...

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

这段代码主要是读取数据文件并生成邻接矩阵。首先，读取数据文件中的 idx_features_labels 和 cites 两个文件，其中 idx_features_labels 中包含了节点的特征和标签，cites 中包含了节点之间的关系。...

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...

AttributeError: 'AdjGraph' object has no attribute 'edges'

这个错误提示意味着你正在尝试访问一个名为"edges"的属性，但是该属性在"AdjGraph"对象中不存在。可能的原因是你的代码中没有定义"edges"属性或者你的代码中存在拼写错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有定义...

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'edges'

这个错误通常是因为你尝试在一个元组对象上调用 edges 属性，而元组对象没有 edges 属性。你需要检查你的代码中的元组对象，找出哪个元组对象被错误地传递给了一个期望一个图形对象的函数。 这个错误可能还有...

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include <stdio.h> #include <malloc.h> #define MAXV 6 typedef struct{ int no; char info; }VertexType; typedef struct { int edges[MAXV][MAXV]; int n, e; VertexType vexs[MAXV]; }MatGraph; void CreateMat(MatGraph *g, int A[MAXV][MAXV], int n, int e) { int i, j; MatGraph g.n = n; g.e = e; for (i = 0; i < g.n; i++) for (j = 0; j < g.n; j++) g.edges[i][j] = A[i][j]; } void DispMat(MatGraph g) { int i, j; for (i = 0; i < j.n; i++) { for (j = 0; j < g.n; j++) if (g.edges[i][j] != INF) printf("%4d", g.edges[i][j]); else printf("%4s", ""); } } int Prim(MatGraph g, int v) { int lowcost[MAXV], min, n = g.n, sum; int closest[MAXV], i, j,k; for (i = 1; i < n; i++) { min = INF; for(j=0;j<n;j++)\ if (lowcost[j] != 0 && g.edges[k][j] < lowcost[j]) { min = lowcost[j]; k = j; } printf("距离为： ", closest[k] + 1, k + 1, min * 10); sum = sum + min; lowcost[k] = 0; for(j=0;j<n;j++) if (g.edges[k][j] != 0 && g.edges[k][j] < lowcost[j]) { lowcost[j] = g.edges[k][j]; closest[j] = k; } } int main() { int v = 3, k; MatGraph g; int A[MAXV][MAXV] = { {0,6,1,5,INF,INF} , {6,0,5,INF,3,INF} , {1 ,5,0,5,6,4} , {5,INF,5,0,INF,2}, {INF,3,6,INF,0,6}, { INF,INF,4,2,6,0} }; int n = 6, e = 10; CreateMat(g, A, n, e); printf("城市连接图的邻接矩阵:\n"); DispMat(g); printf("\n求解结果：/n"); k = Prim(g, 0); printf("总最短距离为：\n", k * 10); return 1; }正确代码

void CreateMat(MatGraph* g, int A[MAXV][MAXV], int n, int e) { int i, j; g->n = n; g->e = e; for (i = 0; i < g->n; i++) for (j = 0; j < g->n; j++) g->edges[i][j] = A[i][j]; } void DispMat...

nx_graph.add_edge(src_node, dst_node, key=str(etype))报错TypeError: unhashable type: 'dict'

src, dst = graph.all_edges(etype=etype, order='eid') for i in range(len(src)): src_id = int(src[i]) dst_id = int(dst[i]) src_node = (str(ntype) + '_' + str(src_id), str(ntype)) dst_node = (str...

D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py:92: DGLWarning: Recommend creating graphs by dgl.graph(data) instead of dgl.DGLGraph(data). dgl_warning( Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphShow.py", line 35, in <module> g.add_edge(src, dst) AttributeError: 'DGLGraph' object has no attribute 'add_edge'

这个错误提示显示你使用了 add_edge...g.add_edges(src, dst) 另外，如果你要创建一个新的图，也可以使用 dgl.graph 函数来创建，它比 DGLGraph(data) 更为推荐。比如： g = dgl.graph((src, dst))

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