1、我使用的是networkx 3.1 2、networkx 3.0开始就删除了from_numpy_matrix() 详见官方文档:NetworkX 3.0 — NetworkX 3.1 documentation 3、from_numpy_array()的使用from_numpy_array — NetworkX 3.1 documentation
networkx根据连接矩阵,构建一个复杂网络 创建图的几种方法: import numpy as np >>> A = np.array([[1, 1], [2, 1]]) >>> G = nx.from_numpy_array(A) >>> G.edges(data=True) EdgeDataView([(0, 0, {'weight': 1}), (0, 1, {'weight': 2}), (1, 1, {'weight': 1})])...
7.1 从NumPy数组生成networkx图 参看networkx文档,有专门的函数从其他数据结构直接生成graph 从numPy array生成graph 从pandas的邻接矩阵生成graph #graph_co_word_df = nx.from_pandas_adjacency(df_co_word_matrix) graph_co_word_matrix = nx.from_numpy_array(array_co_word_matrix) print(nx.info(graph_co_...
7.1 从NumPy数组生成networkx图 参看networkx文档,有专门的函数从其他数据结构直接生成graph 从numPy array生成graph 从pandas的邻接矩阵生成graph #graph_co_word_df = nx.from_pandas_adjacency(df_co_word_matrix) graph_co_word_matrix = nx.from_numpy_array(array_co_word_matrix) print(nx.info(graph_co_...
从numpy数组中创建一个有十个随机节点的图 import numpy as np rng = np.random.default_rng() a = rng.integers(low=0, high=2, size=(10, 10)) DG = nx.from_numpy_array(a, create_using=nx.DiGraph) 等价的: DG = nx.DiGraph(a)DG = nx.DiGraph(a) ...
如果版本较新(如3.0及以上),则很可能不支持from_numpy_matrix。 2. 如果不支持,查找替代方法将NumPy矩阵转换为networkx图 如果networkx版本不支持from_numpy_matrix,您可以使用from_numpy_array作为替代方法,或者手动创建图并添加边。以下是使用from_numpy_array的示例代码: python import numpy as np import networkx...
importnumpy as npimportnetworkx as nximportmatplotlib.pyplot as plt A= np.array([[0,0,3], [2,0,0], [0,1,0]])#从邻接矩阵A创建有向权重图,节点标号为[0,1,2]G =nx.from_numpy_matrix(A,create_using=nx.DiGraph()) pos= nx.random_layout(G, seed=23) ...
torch.from_numpy(np.array([a])),torch.from_numpy(np.array([r],dtype='float32')))# self.position = (self.position + 1) % self.capacity def get_sample(self,batch_size): sample = random.sample(self.memory,batch_size) return sample ...
adj_matrix = np.array([ [0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0] ]) 三、将邻接矩阵转换为图 一旦定义了邻接矩阵,就可以使用NetworkX的相关函数转换为Graph对象。 使用from_numpy_matrix G = nx.from_numpy_matrix(adj_matrix) ...
nx.from_numpy_array(A, parallel_edges=False, create_using=None) nx.from_numpy_matrix(A, parallel_edges=False, create_using=None) nx.from_pandas_adjacency(df, create_using=None) 从adjacency matrixAA构建一个 network: 非0 (包括负数和正数)的矩阵元素,即Aij≠0Aij≠0,会被创建为 edge; ...