传统方法只能顺利处理小型矩阵,遇到大矩阵时,networkx.to_numpy_matrix()会报内存溢出的错误。解决办法是不用两步转换,而是用networkx.to_scipy_sparse_matrix()方法直接从图存储为邻接矩阵的稀疏矩阵格式。代码如下: # 导入包 import scipy.sparse as sp import pandas as pd import networkx as nx # 读取关系对...
importnetworkxasnxprint(nx.__version__) 1. 2. 3. 如果输出的版本号低于所需的最低版本号,我们需要进行更新。 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...
import numpy as np from scipy.sparse import lil_matrix def edges_to_adjacency_matrix(edges, directed=False): max_node = max(max(edge) for edge in edges) + 1 adjacency_matrix = lil_matrix((max_node, max_node), dtype=np.int8)
在上面的代码中,我们首先导入了 Networkx 库,然后使用nx.from_numpy_matrix(A)函数从邻接矩阵 A 中加载图 G。我们还可以使用nx.adjacency_matrix(G)函数获取图 G 的邻接矩阵。 我们可以使用nx.draw函数来绘制图 G。在这个函数中,我们可以设置节点的大小、颜色、透明度等参数。我们还可以使用nx.draw_networkx_node...
\boldsymbol{v} = \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n \end{bmatrix}, \quad k \cdot \boldsymbol{v} = \begin{bmatrix} k \cdot v_1 \\ k \cdot v_2 \\ \vdots \\ k \cdot v_n \end{bmatrix} \tag{4}我们可以用NumPy的数组来表示向量,向量的加法可以通过两个数...
to_numpy_matrix(mol)) # 打印邻接矩阵信息 elements = nx.get_node_attributes(mol, name = "element") nx.draw(mol, with_labels=True, labels=elements) plt.savefig('pysmiles.png') # 保存图层 上述是一个简单的SMILES表达式读取的程序,执行的结果如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
to_numpy_matrix(mol)) # 打印邻接矩阵信息 elements = nx.get_node_attributes(mol, name = "element") nx.draw(mol, with_labels=True, labels=elements) plt.savefig('pysmiles.png') # 保存图层 上述是一个简单的SMILES表达式读取的程序,执行的结果如下所示: dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/de...
import numpy as npimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt# 创建数据ind1 = [5, 10, 3, 4, 8, 10, 12, 1, 9, 4]ind5 = [1, 1, 13, 4, 18, 5, 2, 11, 3, 8]df = pd.DataFrame({'A': ind1, 'B': ind1 + np.random.randint(10, size=(10)), 'C': ind1...
# Function to print permutations of string # This function takes three parameters: # 1. String # 2. Starting index of the string # 3. Ending index of the string. defpermute(a, l, r): ifl==r: printtoString(a) else: foriinxrange(l,r+1): ...
importnumpyasnp importpandasaspd # 读取数据 temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv') # 数据处理, 时间格式转换 temp['year'] = pd.to_datetime(temp['Date']).dt.year # 选择几年的数据展示即可 year_list = [1950,1960,1970,1980,1990,2000,2010] ...