def get_edges(co_list, col=0): ''' (Newest)co_list: 二维列表/一维列表 col: 节点所在列数,默认为第一列(仅二维列表用到此参数) 返回值:边列表,[[企业1,企业2],...] ''' edge_list = [] num = 1 for authors in co_list: if type(authors) == list: # 输入为二维列表 auths = authors[col].split(" | ") else: # 输入为一维列表 auths = authors.split(" | ") auths = sorted(auths) # 边 length = len(auths) for i in range(length - 1): for j in range(i + 1, length): edge_list.append([auths[i], auths[j]]) return edge_list什么意思
时间: 2024-04-17 17:28:29 浏览: 13
这段代码的作用是根据给定的作者列表,生成边列表。边列表包含了作者之间的合作关系,每个元素代表一对合作的作者。
函数`get_edges`的参数说明如下:
- `co_list`:二维列表或一维列表,表示作者列表。
- `col`:节点所在的列数,默认为0,仅在`co_list`是二维列表时用到,表示作者姓名所在的列数。
函数的返回值是一个边列表,其中每个元素为一个包含两个作者姓名的列表,表示这两个作者之间存在合作关系。
具体来说,函数的实现逻辑如下:
1. 遍历输入的作者列表`co_list`中的每个作者。
2. 如果`co_list`是二维列表,则获取指定列(默认为第一列)中的作者姓名,并使用分隔符" | "将其拆分成一个作者姓名列表`auths`。
3. 如果`co_list`是一维列表,则直接将其拆分成一个作者姓名列表`auths`,并按字母顺序进行排序。
4. 对于每个作者姓名列表`auths`,遍历其中的每一对作者,将其作为一个边添加到边列表`edge_list`中。
5. 返回生成的边列表`edge_list`。
边列表将用于进一步分析和处理作者之间的合作关系。
相关问题
详细解释def check(pic_path: str, show_processing: bool = False):
这段代码定义了一个名为 check() 的函数,用于对指定的图像文件进行检测,并返回检测结果。函数的定义如下:
```python
def check(pic_path: str, show_processing: bool = False):
```
其中,pic_path 是表示要进行检测的图像文件的路径,show_processing 是一个可选的参数,用于指定是否需要对检测结果进行可视化显示,默认值为 False。
函数的主要流程如下:
1. 使用 OpenCV 的 imread() 函数读取指定路径的图像文件,将其转换为灰度图像,并进行高斯模糊和 Canny 边缘检测,以便后续的直线检测。
```python
img = cv2.imread(pic_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
```
2. 使用 HoughLinesP() 函数对边缘图像进行直线检测,得到所有检测到的线段的端点坐标。
```python
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=5)
points = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
points.append([x1, y1])
points.append([x2, y2])
```
3. 根据线段的位置和角度,将其分为水平线段和竖直线段两类,并将其保存到不同的列表中。
```python
vertical_lines = []
horizontal_lines = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
if x1 == x2:
vertical_lines.append(line[0])
elif y1 == y2:
horizontal_lines.append(line[0])
```
4. 对水平线段和竖直线段分别进行聚类,得到每个聚类的中心点坐标,并将其保存到 locs 列表中。
```python
# 对竖直线段进行聚类
clustering = DBSCAN(eps=20, min_samples=2).fit(np.array(vertical_lines))
labels = clustering.labels_
for i in range(max(labels) + 1):
locs.append([np.average(vertical_lines[j][0::2]) for j in range(len(vertical_lines)) if labels[j] == i])
# 对水平线段进行聚类
clustering = DBSCAN(eps=20, min_samples=2).fit(np.array(horizontal_lines))
labels = clustering.labels_
for i in range(max(labels) + 1):
locs.append([np.average(horizontal_lines[j][1::2]) for j in range(len(horizontal_lines)) if labels[j] == i])
```
5. 根据聚类的中心点坐标,筛选出符合要求的目标物体,并将其中心点坐标保存到 locs 列表中。
```python
for loc in locs:
if len(loc) < 2:
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) < 50:
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) > 200:
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) < abs(loc[0] - loc[2]):
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) < abs(loc[1] - loc[2]):
continue
cv2.circle(img, (int(np.average(loc[0:2])), int(np.average(loc[2:4]))), 10, (0, 0, 255), -1)
locs_total.append([int(np.average(loc[0:2])), int(np.average(loc[2:4]))])
```
6. 对检测到的所有线段进行可视化显示,并返回检测到的所有直线的端点坐标、线段列表、可视化后的图像,以及检测到的目标物体中心坐标列表。
```python
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
if show_processing:
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
return points, lines, img, locs_total
```
这个函数的作用是对指定的图像文件进行检测,并返回检测结果。其中,检测结果包括所有直线的端点坐标、线段列表、可视化后的图像,以及检测到的目标物体中心坐标列表。函数的参数 pic_path 表示要进行检测的图像文件的路径,show_processing 参数表示是否需要对检测结果进行可视化显示。
class GraphInfo: def __init__(self, edges: typing.Tuple[list, list], num_nodes: int): self.edges = edges self.num_nodes = num_nodes
这是一个关于编程的问题,我可以回答。这段代码定义了一个名为GraphInfo的类,它有两个属性:edges和num_nodes。edges是一个元组,其中包含两个列表,表示图中的边。num_nodes表示图中节点的数量。