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。

相关问题

FutureWarning: adjacency_matrix will return a scipy.sparse array instead of a matrix in Networkx 3.0. tem1 = nx.adjacency_matrix(G1)

`FutureWarning` 是Python中用于警告即将在未来的某个版本中更改或弃用某个功能的消息。在这个特定的情况下，`FutureWarning` 提示的是在Networkx库的下一个主要版本（3.0）中，`adjacency_matrix` 函数将不再返回一个`matrix`类型的对象，而是返回一个`scipy.sparse`的稀疏矩阵类型。这种变化主要是为了提高性能和内存使用效率，因为`scipy.sparse`矩阵通常比传统的二维数组更加高效。

在你的代码片段中：

tem1 = nx.adjacency_matrix(G1)

这行代码调用`networkx`库中的`adjacency_matrix`函数来生成图`G1`的邻接矩阵。如果你使用的是Networkx的旧版本，那么返回的可能是一个`matrix`类型的对象。但是，当Networkx更新到3.0版本后，这个函数将会返回一个`scipy.sparse`类型的对象。

为了确保代码在未来版本的Networkx中也能正常工作，你可能需要修改代码，以兼容`scipy.sparse`矩阵的使用。这可能涉及到如何创建、访问和操作稀疏矩阵的知识。如果你不熟悉`scipy.sparse`，可能需要查看相关文档和教程，以便理解和应用这些改变。

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。