这通常是因为你使用的 networkx 版本中不存在这个方法,或者你可能记错了方法名。 说明问题: 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...
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
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. ...
步骤2:确认to_numpy函数是否存在 接下来,我们需要确认to_numpy函数是否存在于我们所使用的NetworkX版本中。如果函数不存在,我们可能需要使用其他函数或者更新到支持to_numpy函数的版本。 我们可以使用以下代码来检查to_numpy函数是否存在: importnetworkxasnx G=nx.Graph()try:nx.to_numpy(G)print("to_numpy函数存在"...
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 以上就是生成一个有200个节点的ER网络,且其中任意两个节点都能连通
#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...
Unfortunately, your package is incompatible with the latest version of networkx = 3.0. You get an attribute error "module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix'" in case you use the latest version. The reason is that 'to_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()。
nx.to_numpy_matrix(FG) 1. matrix([[0. , 0.125, 0.75 , 0. ], [0.125, 0. , 0. , 1.2 ], [0.75 , 0. , 0. , 0.375], [0. , 1.2 , 0.375, 0. ]]) 1. 2. 3. 4. 有向图 DiGraph类提供了许多有向图中的额外算法,比如DiGraph.out_edges(),DiGraph.in_degree(),DiGraph.predece...