用dgl输出图的邻接矩阵

可以使用dgl库中的函数dgl.to_scipy_sparse_matrix()将图转换为稀疏矩阵，然后使用scipy.sparse库中的函数toarray()将稀疏矩阵转换为邻接矩阵。具体代码如下：

import dgl
import scipy.sparse as sp

# 构建图
g = dgl.graph(([, 1, 2, 3], [1, 2, 3, ]))

# 将图转换为稀疏矩阵
adj = dgl.to_scipy_sparse_matrix(g)

# 将稀疏矩阵转换为邻接矩阵
adj = adj.toarray()

print(adj)

相关问题

dgl赋值g邻接矩阵

你可以使用DGL库来完成对DGL图对象g的邻接矩阵赋值。下面是一个示例代码：

import dgl
import torch

# 创建一个空的DGL图对象
g = dgl.DGLGraph()

# 添加节点
g.add_nodes(5)

# 添加边
src = [0, 1, 2, 3, 4]
dst = [1, 2, 3, 4, 0]
g.add_edges(src, dst)

# 创建邻接矩阵
adj_matrix = torch.zeros((5, 5))

# 遍历图中的边，将邻接矩阵中对应位置置为1
for src, dst in zip(g.edges()[0], g.edges()[1]):
    adj_matrix[src][dst] = 1

print(adj_matrix)

这个示例代码中，我们首先使用DGL库创建了一个包含5个节点的图对象g，然后添加了一些边。接下来，我们创建了一个5x5的零矩阵adj_matrix，遍历图中的边，并将邻接矩阵中对应位置置为1。最后打印出邻接矩阵adj_matrix。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上DGL库提供了更多强大的功能来操作和处理图数据。你可以根据自己的需求进行进一步的操作和扩展。

dgl 加载bin文件，获得邻接矩阵

要加载一个bin文件并获得邻接矩阵，可以使用dgl提供的load_graphs函数。具体步骤如下：

1. 导入dgl和pickle模块：

   import dgl
   import pickle

2. 使用pickle.load函数加载bin文件中的图数据：

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

3. 将图数据转换为dgl图对象：

   graph = dgl.graph(graph_data['edge_index'])

4. 调用dgl.graph中的to_dense()方法，将邻接矩阵转换为稠密矩阵：

   adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()

至此，您就可以获得邻接矩阵了。需要注意的是，如果您的图是有向图，则需要在创建dgl图对象时指定参数is_directed=True。