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...
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...
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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. ...
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...
(5,4),(6,5)] G.add_nodes_from(range(1,7)) #必须显式地对顶点赋值 G.add_edges_from(List) plt.rc('font',size=16) pos=nx.shell_layout(G) nx.draw(G,pos,with_labels=True, font_weight='bold', node_color='y') W = nx.to_numpy_matrix(G) #从图G导出邻接矩阵 print(W); plt...
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...
请注意,如果你的图是有向图,你可以使用nx.adjacency_matrix(G, directed=True)来获取有向图的邻接矩阵。如果你想要自定义矩阵的表示方式,你可以使用toarray()方法将稀疏矩阵转换为 NumPy 数组。 度、平均度、度分布与度矩阵 下面的演示均以: 代码语言:javascript ...
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()。
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 \(0\) 而不是 Infinity(无穷大). You have to manually modify those values to Infinity (float('inf')) nx.to_numpy_matrix(G) ...