indices = list(itertools.combinations(range(features.shape[0]), 2))报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'
时间: 2023-09-20 08:12:10 浏览: 54
抱歉,我之前的代码有误。`features`应该是一个numpy数组或者PyTorch张量,而不是一个普通的Python列表才能使用`shape`属性。请将代码中的`features`替换为以下代码,即可解决该问题:
```python
import numpy as np
features = np.array([
[0.1, 0.2, 0.3],
[0.2, 0.4, 0.1],
[0.3, 0.1, 0.5],
[0.4, 0.3, 0.2]
], dtype=np.float32)
```
或者使用PyTorch张量:
```python
import torch
features = torch.tensor([
[0.1, 0.2, 0.3],
[0.2, 0.4, 0.1],
[0.3, 0.1, 0.5],
[0.4, 0.3, 0.2]
], dtype=torch.float)
```
这样就可以使用`features.shape[0]`获取节点数量了。
相关问题
indices = drug_graph.nonzero() AttributeError: 'SparseMatrix' object has no attribute 'nonzero'
这个错误是因为 `SparseMatrix` 对象没有 `nonzero` 属性。如果你想要获取稀疏矩阵中非零元素的位置,可以使用 `nonzero()` 方法,而不是属性。例如:
```
row_indices, col_indices = drug_graph.nonzero()
```
这将返回稀疏矩阵中所有非零元素的行索引和列索引,分别存储在 `row_indices` 和 `col_indices` 中。
attributeerror: 'sparsematrix' object has no attribute 'tolist'
这错误通常出现在使用稀疏矩阵时,因为稀疏矩阵对象没有 `tolist()` 方法。如果您想将稀疏矩阵转换成列表形式,可以使用 `toarray()` 方法将其转换为密集矩阵,然后再使用 `tolist()` 方法将其转换为列表。例如:
```
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# 创建一个稀疏矩阵
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
row_indices = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2])
col_indices = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1])
sparse_matrix = csr_matrix((data, (row_indices, col_indices)), shape=(3, 2))
# 将稀疏矩阵转换为列表
dense_matrix = sparse_matrix.toarray()
matrix_list = dense_matrix.tolist()
```