nx.adjacency_matrix

nx.adjacency_matrix是NetworkX中的一个函数，用于生成图的邻接矩阵。邻接矩阵是一个方阵，其中每个元素表示两个节点之间是否存在边。如果节点i和节点j之间存在边，则邻接矩阵的第i行第j列和第j行第i列的元素为1，否则为。使用nx.adjacency_matrix函数可以方便地将图转换为邻接矩阵，便于进行图的分析和计算。

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features[test_idx_reorder, :] = features[test_idx_range, :] adj = nx.adjacency_matrix(nx.from_dict_of_lists(graph))

这段代码看起来像是将一个图形数据集中的节点特征和邻接矩阵分别存储在features和adj变量中。具体来说，这里使用了一个从字典到列表的转换函数`from_dict_of_lists()`将输入图形数据集转换为一个网络X的图形对象，然后再使用`adjacency_matrix()`函数将其转换为一个稀疏的邻接矩阵。最后，将从测试索引重新排序的特征复制到特征矩阵中。

dgl 加载bin文件，获得邻接矩阵，不允许使用adj_matrix = graph.adjacency_matrix()

如果您不想使用`adj_matrix = graph.adjacency_matrix()`来获得邻接矩阵，可以使用以下方法：

方法一：使用`dgl.to_networkx`将dgl图对象转换为NetworkX图对象，然后使用NetworkX提供的方法获得邻接矩阵：

import dgl
import networkx as nx
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
nx_graph = dgl.to_networkx(graph)
adj_matrix = nx.adjacency_matrix(nx_graph)

方法二：使用`dgl.to_scipy`将邻接矩阵转换为稀疏矩阵，然后使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵：

import dgl
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj_matrix = dgl.to_scipy(graph.adjacency_matrix())
dense_matrix = adj_matrix.toarray()

需要注意的是，这两种方法都会将邻接矩阵转换为稠密矩阵，如果邻接矩阵过大，可能会导致内存溢出或性能问题。如果需要处理大规模的邻接矩阵，建议使用稀疏矩阵进行计算。