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Python無權(quán)點文件轉(zhuǎn)化成鄰接矩陣方式

 更新時間:2022年12月16日 11:04:18   作者:qq_42271164  
這篇文章主要介紹了Python無權(quán)點文件轉(zhuǎn)化成鄰接矩陣方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

將無權(quán)點文件轉(zhuǎn)化成鄰接矩陣

目前點文件是兩列Excel代碼,在進行復雜網(wǎng)絡(luò)運算時需要轉(zhuǎn)化成鄰接矩陣。

我在網(wǎng)上找了一個代碼,稍微修改了下,親測可以成功轉(zhuǎn)化。

import csv
import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
 
f = open('D:/ii/R/C3000.csv') 
 #數(shù)據(jù)兩列(id1,id2),每一行表示這兩個節(jié)點之間存在邊
data = [tuple(map(int, row)) for row in csv.reader(f)]#讀取數(shù)據(jù)
 
n = max(max(id1, id2) for id1, id2 in data)
print(n)#最大節(jié)點數(shù)對應鄰接矩陣的行列數(shù)
matrix = np.zeros((n,n))#生成n行n列的全0數(shù)組
for id1, id2 in data:
    matrix[id2-1][id1-1] = 1#遍歷數(shù)據(jù),將對應關(guān)系轉(zhuǎn)化為1
    matrix[id1-1][id2-1] = 1 #鄰接矩陣對角對稱
print(matrix)
df = pd.DataFrame(matrix)
df.to_csv("D:/ii/R/Adjacency Matrix.csv")
#生成鄰接矩陣并存儲

轉(zhuǎn)化成鄰接矩陣后,python代碼對于點的計算是從0開始的

鄰接矩陣的COO格式

我們知道,鄰接矩陣通常是稀疏矩陣,而COO格式(Coordinate Format)是稀疏矩陣的一種存儲方式,本文將簡要介紹如何將無權(quán)無向圖的鄰接矩陣轉(zhuǎn)化為COO格式。

顧名思義,COO格式即坐標格式,我們只需考慮鄰接矩陣中不為零的元素的坐標。對于無權(quán)無向圖,其鄰接矩陣是對稱陣并且元素非 0 0 0 即 1 1 1,

考慮下面的鄰接矩陣:

先考慮下三角部分,不為零的元素的坐標為(1,0),(2,1),(3,0),因此所有不為零的元素的坐標為(1,0),(0,1),(2,1),(1,2),(3,0),(0,3)。

將這六個坐標轉(zhuǎn)置成列向量并沿列方向拼在一起即可得到此鄰接矩陣的COO格式:

容易看出,對于無權(quán)無向圖,設(shè)它有 num_edges 條邊,則鄰接矩陣的COO格式的形狀為 (2, num_edges * 2)。

在 PyG 中,一條無向邊被視為兩條有向邊的組合,COO格式中的 num_edges 指的是有向邊的個數(shù),因此這種情況下無論是有向圖還是無向圖,形狀均可統(tǒng)一為 (2, num_edges)。

numpy 實現(xiàn):

import numpy as np


def adj2coo(adj):
    """Convert the adjacency matrix to its COO format

    Args:
        adj (ndarray): Adjacency matrix

    Returns:
        ndarray: COO format
    """
    return np.vstack(adj.nonzero())

例如:

a = np.array([[0, 1, 0, 1], 
			  [1, 0, 1, 0], 
			  [0, 1, 0, 0], 
			  [1, 0, 0, 0]])
print(adj2coo(a))
# [[0 0 1 1 2 3]
#  [1 3 0 2 1 0]]

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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