确实,networkx 模块中没有名为 to_numpy_matrix 的方法。在较新版本的 networkx 中,一些与矩阵转换相关的功能已经发生了变化。 提供替代方案: 为了将 networkx 图转换为 NumPy 矩阵,你可以使用 networkx 的adjacency_matrix 方法,该方法返回一个 SciPy 稀疏矩阵。然后,你可以使用 SciPy 的相关函数将这个稀疏矩阵转换...
你可以使用 nx.to_numpy_matrix(G) 将G 转换为 numpy 矩阵. 如果是加权图,则矩阵的元素是权重值. 如果边不存在,其值则设置为 00 而不是 Infinity(无穷大). You have to manually modify those values to Infinity (float('inf')) nx.to_numpy_matrix(G) matrix([[0. , 0. , 4.7, 0. , 0. ...
通过按照上述步骤操作,我们可以解决“python networkx AttributeError: module ‘networkx’ has no attribute ‘to_numpy’”错误。 首先,我们检查NetworkX版本,确保我们使用的是最新版本。然后,我们确认to_numpy函数是否存在。如果函数不存在,我们更新或重新安装NetworkX库。最后,我们再次确认to_numpy函数是否存在。 希望通...
51CTO博客已为您找到关于module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix问答内容。更多module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix相关
G.add_nodes_from(range(0,9)) G.add_edges_from(zip(source,target))print(nx.adjacency_matrix(G))print(nx.to_numpy_matrix(G)) ps=nx.shell_layout(G) nx.draw(G,ps,with_labels=True,node_size=30) plt.show() 而生成的图相同,这就导致我们发现不了问题...
#程序文件ex6_6.py import networkx as nx import pylab as plt import numpy as np G=nx.Graph() List=[(1, 3, 10), (1, 4, 60), (2, 3, 5), (2, 4, 20), (3, 4, 1)] G.add_nodes_from(range(1,5)) G.add_weighted_edges_from(List) W1 = nx.to_numpy_matrix(G) #从图...
在Python的NetworkX库中,from_numpy_matrix函数已经被移除,这可能是你遇到AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'错误的原因。这个函数被移除是因为NetworkX团队认为使用更直观的方法来创建图是更好的选择。因此,现在可以使用from_pandas_dataframe或from_edgelist方法来替代from_numpy_mat...
如果你有一个邻接矩阵,你可以使用nx.from_numpy_matrix(A)来创建一个图。这里的 A 是你的邻接矩阵。 如果你想从一个图中获取邻接矩阵,你可以使用nx.adjacency_matrix(G)。这里的 G 是你的图。如果你想要一个稠密的邻接矩阵,你可以使用nx.adjacency_matrix(G).todense()。
2、与Scipy和Numpy的集成 NetworkX还可以与Scipy和Numpy库集成,用于处理图的矩阵表示: import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix 创建一个邻接矩阵 adj_matrix = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]]) 从邻接矩阵创建图 ...
number_connected_components 这个函数返回的值代表网络中的子网个数,如果我们想生成只有一个子网的网络时,我们可以通过它来判断,以ER网络为例 while1: er= nx.erdos_renyi_graph(200, 4/200) a=nx.to_numpy_matrix(er)#确保只有一个子网ifnx.number_connected_components(er) == 1:break ...