经过检查,networkx的官方文档和源代码中,并没有直接名为from_scipy_sparse_matrix的函数。这可能是因为该方法在新版本中被重命名或移除,或者从未存在于networkx库中。 3. 如果方法不存在,提供替代方法将scipy稀疏矩阵转换为networkx图 由于networkx没有直接提供from_scipy_sparse_matrix函数,您可以使用SciPy的稀疏矩阵特性...
changes to the sparsity structure are expensive (consider LIL or DOK) 上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。 代码示例1 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col =...
from_scipy_sparse_matrix(A)如果create_using 表示多重图并且矩阵只有整数条目并且parallel_edges 为False,则条目将被视为连接节点的边的权重(不创建平行边):>>> A = sp.sparse.csr_matrix([[1, 1], [1, 2]]) >>> G = nx.from_scipy_sparse_matrix(A, create_using=nx.MultiGraph) >>> G[1][...
# 需要导入模块: import networkx [as 别名]# 或者: from networkx importfrom_scipy_sparse_matrix[as 别名]defcalculate_max_depth_over_max_width(comment_tree):comment_tree_nx = nx.from_scipy_sparse_matrix(comment_tree, create_using=nx.Graph())iflen(comment_tree_nx) ==0: max_depth_over_max...
from_scipy_sparse_matrix(A, parallel_edges=False, create_using=None, edge_attribute='weight') 从给定为scipy稀疏矩阵的邻接矩阵创建新图形。 …
actual = nx.from_scipy_sparse_matrix(A, parallel_edges=False, create_using=nx.DiGraph()) assert_graphs_equal(actual, expected)# Now each integer entry in the adjacency matrix is interpreted as the# number of parallel edges in the graph if the appropriate keyword# argument is specified.edges...