在NetworkX中计算图形对象的拉普拉斯矩阵
在NetworkX中，计算图形对象的拉普拉斯矩阵是通过使用networkx.linalg.laplacian_matrix函数来实现的。拉普拉斯矩阵是一种用于描述图形结构的矩阵，它可以提供关于图形的各种信息。
拉普拉斯矩阵可以分为两种类型：标准拉普拉斯矩阵和对称归一化拉普拉斯矩阵。标准拉普拉斯矩阵是指没有进行归一化处理的矩阵，而对称归一化拉普拉斯矩阵则是对标准拉普拉斯矩阵进行了归一化处理。
计算图形对象的拉普拉斯矩阵可以帮助我们进行图形分析和图形处理。它可以用于图形聚类、图形嵌入、图形划分等任务。通过计算拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量，我们可以获取图形的谱信息，从而进行更深入的分析。
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3回答
我正在编写自己的函数来计算任何有向图的拉普拉斯矩阵，并且正在努力填充结果矩阵的对角线条目。下面的等式是我用来计算拉普拉斯矩阵的元素，其中e_ij表示从节点i到节点j的一条边。
我正在用NetworkX ()创建图形对象。我知道NetworkX有自己的拉普拉斯函数用于有向图，但我想要100%确定我使用的函数可以执行正确的计算。我到目前为止开发的代码如下所示，用于下面的示例图表：
# Create a simple example of a directed weighted graph
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from([1, 2, 3])
浏览 94提问于2021-02-25得票数 1
有没有一种方法可以索引numpy矩阵，通过networkx构建为邻接矩阵，使用节点名(我从.txt文件中构建了networkx图形解析线。每条线代表一条边，其形式为SourceNode:DestNode:EdgeWeight)我需要矩阵，因为我要计算一些节点的命中概率
浏览 10提问于2017-03-15得票数 0
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2回答
下午好，图论中一个相对著名的数学定理(参见Bauer和Jost的“二部图和邻域图以及归一化图拉普拉斯算子的谱”的介绍)指出，归一化拉普拉斯算子的谱总是从上有界于2，当且仅当图是二部图时，才能达到上界。我正在使用Networkx，拉普拉斯谱(由Networkx实用程序生成的数组)返回的值远远大于2。对于下面的示例，我得到的最大特征值是18.137。该图不是二部图，因此最大特征值应严格小于2。以下是代码示例：
import networkx as nx
Graph=nx.karate_club_graph()
print nx.laplacian_spectrum(Graph)
1.137
浏览 0提问于2016-02-29得票数 0
我面临的问题是，当我改变权重时，它不会反映在拉普拉斯矩阵中。
import numpy as np
import networkx as nx
#construction of directed graph
g=nx.DiGraph()
#adding weights to the links
g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.65), (3,1,0.35),(2,3,0.85)])
#extracting the
L = nx.directed_laplacian_matrix(g)
L = nx.directed_laplacian_matrix(g)
浏览 3提问于2017-07-25得票数 1
2回答
在python中绘制关系矩阵
、、、、
我有一个使用wxpython的python界面，它允许用户填充一个矩阵(0/1)，然后为他们绘制图形。该程序创建一个numpy矩阵，然后在该矩阵的基础上生成networkx图，然后使用matplotlib.pylab显示该图。
numpy是必须的，因为程序还会做其他事情，比如获取传递闭包、自反闭包和对称闭包...至于networkx，如果你推荐其他更好的方法来绘制矩阵，我可以使用其他的东西，至于matplotlib，我讨厌它，如果你知道任何其他显示图形的方法，请给我建议。
matplotlib是我的问题的根源，当用户单击图形按钮时，我的程序读取矩阵，制作图形，matplotlib在新窗口中显示
浏览 2提问于2011-03-25得票数 1
我有一个图表，我想用d3.js来可视化。具体地说，我有一个邻接矩阵，如下所示(选择数据，而不是全集)：
Node 1 Node 2 Weight
A B 1.0
A C 1.0
A D 1.5
B D 1.0
...
我希望能够使用力定向图形来显示我的网络，特别是。
我知道如何创建NetworkX图形，但我希望能够在d3.js中尝试这一点，因为我希望稍后能够在节点属性的显示上添加鼠标，我认为使用d3是可能的，但使用matplotlib是不可能的。
我尝试过
浏览 0提问于2013-10-29得票数 2
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1回答
我正在做一个实现图像过滤器的项目。我的问题是，用户说要在图像中应用拉普拉斯滤波器，内核是nxn大小。我知道laplace使用下面的矩阵3x3：
0 1 0
1 -4 1
0 1 0
但是如果他想要一个nxn矩阵，我该如何创建它呢？
浏览 2提问于2013-02-08得票数 2
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我正在尝试使用python使用shift-invert模式来计算复杂网络(有10000个节点)的拉普拉斯矩阵的第二小特征值，代码如下：
import numpy as np
import networkx as nx
from scipy import sparse
G = nx.watts_strogatz_graph(10000,4,0.1)
degree_dict = nx.degree(G)
degree_list = []
for i in degree_dict:
degree_list.append(degree_dict[i])
lap_matrix = sparse.
浏览 3提问于2017-06-09得票数 2
我有一个scipy压缩稀疏行(CSR)矩阵，我试图从该矩阵中提取偏心率，以查看信息传播的平均距离。不幸的是，在使用networkx时，我使用networkx.convert_matrix.from_scipy_sparse_matrix (https://networkx.github.io/documentation/latest/reference/generated/networkx.convert_matrix.from_scipy_sparse_matrix.html)将其转换为networkx图形后，总是得到无穷大。 有没有一种方法可以将连接组件生成的标签集转换回其原始值，然后对
浏览 21提问于2019-01-22得票数 1
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我正在使用networkX进行社交图表分析。我想知道这个库是如何达到这样的性能的。它是使用相邻的列表或矩阵来存储图形，还是使用像neo4j这样的图形数据库来存储图形？谢谢
浏览 3提问于2014-12-07得票数 1
1回答
我有一个矩阵市场交易格式(.mtx)的图表。格式详细信息可在中找到
我想在NetworkX中加载图形，以便进行图形分析。请告诉我如何在NetworkX中加载.mtx文件？提前谢谢。
浏览 0提问于2018-12-17得票数 2
我有带有邻接方阵的网络数据，但没有包含关键字(没有包含人员的标识符)。 如何使用networkx package将我的邻接矩阵(csv文件)存储为图形对象？
浏览 136提问于2020-12-05得票数 0
这应该很简单，但我想不出来。我只需要
将矩阵从文件读入Python (该矩阵没有标题/行名)
把它转换成一个编辑师
把编辑员写成文件
我可以分别完成这些操作，但我不知道如何从导入的矩阵到networkx模块中的图形对象。如果我能够转换成一个networkx图形，那么我就可以创建一个edgelist并将其写入文件。
要读取的矩阵示例(其保存在.txt文件中)
1 0 1 0 1
1 0 1 0 0
1 0 1 0 1
0 0 1 0 0
1 1 1 1 0
1 1 1 0 1
1 0 1 0 0
浏览 0提问于2013-03-07得票数 2
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1回答
我试图计算一个图的拉普拉斯矩阵。我计算了邻接矩阵的稀疏表示，该矩阵存储在一个具有维数Nx3的文本文件中。N节点大小(第一节点jth节点权重)。我在Matlab中用adj = spconvert(adj);打开这个文件。下一步是计算这个稀疏矩阵的度矩阵，以便执行L = D - adj操作。如何计算以图的稀疏邻接矩阵为输入的度矩阵？为了计算度矩阵，我计算每个节点的度：
for i=1:n % size of the node
degree(i) = length(find(adj(:,1) == i & adj(:,3) == 1));
end
然而，我如何执行D和A的减法？
浏览 3提问于2014-06-19得票数 0
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当我将multigraph numpy邻接矩阵传递给networkx (使用from_numpy_matrix函数)，然后尝试使用matplotlib绘制图形时，它忽略了多条边。
怎样才能让它同时绘制多条边呢？
浏览 2提问于2013-02-19得票数 25
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我正在尝试计算使用networkx构建的图的布局；让我们将该图称为G。我使用Javascript来实际渲染图形，所以现在我所需要的就是使用布局算法计算节点的位置。(我不想使用诸如d3强制布局之类的Javascript工具，因为大型图形的计算需要一段时间，所以我宁愿在服务器端做繁重的工作。)
这里有一行代码，它对我来说是有效的，并导致一个成功的图形可视化：
layout = networkx.spring_layout(G)
然而，这种算法既慢又不美观。所以我想我应该试试Graphviz：
layout = networkx.graphviz_layout(G)
我在OSX中运行Python 3
浏览 0提问于2015-11-23得票数 1
我有一个用Visio绘制的网络图。我想将它用作来自networkx包的node2vec图形的输入。文档指出，有一个名为to_networkx_graph()的函数，它接受以下类型的数据作为其输入：
任何产生边迭代器(例如，NetworkX )的边迭代器(例如itertools.chain)的边块容器(例如集合、列表、元组)，产生边Pandas的边生成器DataFrame (每边行) numpy矩阵numpy ndarray表示稀疏矩阵pygraphviz图
但是，仍然没有提到其他格式，如Visio、pdf、odg、PowerPoint等。
那么，如何进行呢？
浏览 13提问于2022-01-28得票数 0
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Networkx图和标签
、、、
我在理解networkx库是如何工作的&节点的标签方面遇到了一些麻烦。假设我在pandas数据帧中有一个相关矩阵： import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
D = pd.DataFrame\
({'A': [1, 0.5, 0.1], 'B': [0.5, 1, 0.3], 'C': [0.1, 0.3, 1]}, index = ['A', 'B', 'C']) 现在我想绘制这
浏览 25提问于2021-02-11得票数 0
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所以我目前正在开发一个Python程序，它基本上是通过某种算法来计算给定无向图中节点的位移。我的输出由一个numpy ndarray形式的邻接矩阵和另一个保存每个节点坐标(2D)的numpy ndarray组成。
我一直在寻找绘制结果图的方法，偶然发现了igraph和NetworkX。我还没有使用它们，但我知道它们可以将邻接矩阵转换为图形，在这种情况下，我不会使用我的坐标。所以我想知道，我如何使用这两者来以图形方式表示我的图形呢？
我可以想象我将不得不使用这两个数组来创建不同类型的对象，该对象本身可以通过NetworkX/igraph进行转换。
浏览 3提问于2012-06-04得票数 3
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我已经将graphml从Gephi导入到NetworkX。
G = nx.read_graphml(r"pah\EXPORTCM0606.graphml")
在Gephi中，我计算了模块化类，获得了6个主要的社区，现在我想在NetworkX中获得这些社区，以便获得他们推文中最频繁的单词。所以我的问题是双重的:我如何使用NetworkX从G中获得这些已经在Gephi中计算的模块化类社区？
那么我如何将我从MongoDB生成的图形与tweet和从Gephi导入的图形进行匹配呢？从MongoDB生成带有tweet的图形的代码：
from pymongo import MongoCli
浏览 48提问于2021-06-20得票数 0
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我有一个文件，其中有一个巨大的矩阵(10903x3)，形成一个具有重复节点和自循环的网络。
我想得到Laplacian matrix，首先，我计算网络的图形。
我遵循的步骤是：
使用此代码删除重复的节点(它有效)：
Au =唯一([排序( A(:,1,2)，2) A(:,3)]，“行”；
然后用*：计算拉普拉斯矩阵。
L= laplacian(Au)
*但这是无法计算的，因为有一些自循环，而且网络太大，我不知道如何找到和删除它们。
浏览 7提问于2016-09-19得票数 1
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在下面的代码中，我绘制了一个2D邻接矩阵，如下图所示。因为networkx能够绘制节点，所以必须有节点坐标的信息，我想知道是否有任何方法可以在绘制的图形中检索每个节点的二维坐标。我在谷歌上搜索和查看文档时没有任何运气。
import networkx as nx
from networkx.drawing.nx_agraph import to_agraph
dt = [('len', float)]
A = np.array([(0, 5, 5, 5),
(0.3, 0, 0.9, 0.2),
(0.4, 0.9, 0, 0.1)
浏览 50提问于2018-01-02得票数 3
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我有一个3000x50特征向量矩阵。我使用sklearn.metrics.pairwise_distances获得了一个相似度矩阵，名为' similarity _ matrix‘。现在，我使用上一步生成的相似度矩阵G=nx.from_numpy_matrix(Similarity_Matrix)，使用networkx创建了一个图。我现在想在这个图G上执行光谱聚类，但几次谷歌搜索都未能在这个图上提供一个像样的scikit学习光谱聚类的例子:(官方文档显示了如何在一些图像数据上进行光谱聚类，这是非常不清楚的，至少对我这样的新手是这样的。
谁能给我一个这样的代码样本，或者使用network
浏览 13提问于2014-05-16得票数 5
4回答
我有一个用numpy布尔数组(G.adj.dtype == bool)表示的图。这是写我自己的图形库的作业，所以我不能使用networkx。我想把它转储到一个文件中，这样我就可以摆弄它了，但是我永远也想不出如何让numpy以一种可恢复的方式转储它。
我尝试过G.adj.tofile，它正确地将图形写成了一行True/False。但是fromfile读到了这个，给出了一个1x1数组，并且loadtxt引发了一个ValueError: invalid literal for int。np.savetxt可以工作，但将矩阵保存为0/1浮点数的列表，而loadtxt(..., dtype=bool)使
浏览 0提问于2010-12-23得票数 6
1回答
对于归一化laplacian矩阵的定义，我一点也不困惑：
D^{-1/2}*A*D^{-1/2}
wiki的句子：(对我来说不太清楚)：
D对应正对角线项的正平方根
THe问题是，如果我的D矩阵有超过99个对角线项小于零，那么负数的平方根只能用复数.
这是否意味着该金额必须带有abs()值？或者输入A矩阵必须用abs()值重写，.？
我现在就是这样的：
for ( int i=0; i < data.cols(); i++) {
//Deg.sqrt();
Deg(i,i)=1/(sqrt((data.cwiseAbs().row(i).sum())) );
浏览 1提问于2014-09-20得票数 2
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我有一个networkx图形对象G。每个节点都有一个关于G.nodes()的索引。我跟踪节点索引，因为我对邻接矩阵进行了一些计算，因为形容词矩阵中的每一行索引都对应于G.nodes()中的节点索引。但是现在我想向图中添加新节点，这会改变旧节点的索引吗？
我不会移除任何节点。
G = nx.Graph()
#add some nodes to G.
#record the indices of those nodes in a dictionary that maps from a node name to a node index from the list G.nodes()
#add
浏览 1提问于2014-09-18得票数 1
1回答
我有一个相当大的稀疏矩阵。稀疏矩阵具有以下格式的元素。我想使用networkx库创建一个图形网络。现在，我该如何接近？
行和列是节点，如果矩阵元素的值为1，则它们是连接的。
In [44]: print(a)
(0, 0) 1
(1, 2) 1
(1, 3) 1
(2, 3) 1
浏览 1提问于2019-04-24得票数 3
描述 从邻接矩阵生成图形对象( DGL或NetworkX)，并允许建立节点特征。 结果 我在下面生成我的解决方案。然而，其他答案也是值得鼓励的。
浏览 146提问于2021-02-11得票数 0
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我有两个稀疏矩阵A(亲和力矩阵)和D(对角矩阵)，维数为100000*100000。我必须计算拉普拉斯矩阵L= D^(-1/2)*A*D^(-1/2)。我正在使用scipy CSR格式的稀疏矩阵。
我没有找到任何方法来求稀疏矩阵的逆。如何求稀疏矩阵的L和逆矩阵？还建议使用python来做这件事是否有效，或者我是否应该调用matlab函数来计算L？
浏览 1提问于2012-02-12得票数 3
1回答
我最近正在使用networkX构建社交网络图。我能够在小范围内可视化和操作图表。然而，我感兴趣的是知道networkX将这些图形信息存储在哪里。这是因为，我有一个庞大的用户集合，我需要为他们构建图形，并使用图形信息来提供一些建议。所以我想知道我是否可以存储和访问这个图。
浏览 7提问于2015-09-13得票数 0
2回答
我正在使用Python2.7创建一个使用Twitter数据并对其进行分析的项目。主要的概念是收集tweet并获取在这个tweet集合中使用的最常见的哈希标签，然后我需要创建一个哈希标签将是节点的图表。如果这些标签碰巧出现在同一条推文中，这将是图形中的一个边，并且该边的权重将是共现数。因此，我正在尝试使用defaultdict(lambda : defaultdict(int))创建字典字典，并使用networkx.from_dict_of_dicts创建一个图表。
我创建共生矩阵的代码是
def coocurrence (common_entities):
com = defaultdic
浏览 5提问于2015-09-12得票数 1
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所以我加载了一个dot file graph using NetworkX。我想在cuGraph的图形处理器上执行操作。如何将NetworkX图形转换为cuGraph？
浏览 28提问于2020-12-22得票数 0
import numpy as np
import networkx as nx
import pylab as plt
A=np.array([[0,0,1,0],[1,0,0,0],[1,0,0,1],[1,0,0,0],[1,1,0,0]])
G = nx.DiGraph(A)
当我试图打印上述矩阵的图形时，它会显示出误差。
pos=[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1],[2,1]]
nx.draw(G,pos)
plt.savefig("2trial.png",format="PNG")
浏览 0提问于2019-09-05得票数 1
1回答
我是Matlab的新手。如何使用symbolic工具箱计算矩阵的逆矩阵？在我的矩阵中有一个拉普拉斯变量"s“。
浏览 4提问于2011-03-12得票数 0
我所面对的问题如下：
假设我们有一些类(它所做的并不重要)：
class Node: ...
...
我现在需要的是创建这个类的几个实例；所有实例都有名称。我尝试了几件事，这里一次尝试，这显然是行不通的。我只想说清楚我想要达到的目标：
for i in range(number_of_instances):
"name"+str(i+1) = Node()
我需要所有这些对象的名称，以便稍后将它们放在列表中。实际上，它是包含图中所有节点的列表。该图形将使用networkx模块生成。我需要能够以某种方式区分列表中的节点。所以我才需要名字。
my_graph = n
浏览 2提问于2014-03-15得票数 0
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我正在编写一个允许预置SuperResolution算法的程序。在书中，在恢复的道路上，他们使用离散拉普拉斯算子。我必须用这个拉普拉斯算子将矩阵(我的图像)相乘。所以，我必须把这个运算符表示成一个矩阵，但是我无法想象怎么做呢？
书中的课文：
Laplacian是一个二阶导数项，但是对于离散数据，它可以用一个带有形式掩码的单卷积近似：
算子将此卷积预先表示为矩阵乘法。它的形式如下(空白表示零)。
对不起我的英语！:)
浏览 4提问于2012-06-11得票数 1
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Jython图形库
、、、、
我需要在一个项目中使用python和Java，在这个项目中，图形(带有节点和边的那种)扮演着重要的角色。我想在一个简单的GUI中可视化这些图形，并每秒左右更新它的节点标签/边权重/任何东西。我还想以graphml的形式从文件中加载图形。
许多人建议Networkx，但似乎不能与Jython一起工作，对吗？如果不是，我会得到一个
SyntaxError: 'import *' not allowed with 'from .'
Networkx egg内部出现错误。即使它可以工作，我也需要Numpy和matplotlib才能工作，我不确定它们是否能与Jython一
浏览 0提问于2013-04-23得票数 1
1回答
我尝试使用python中的networkx将相邻的矩阵转换为图。我的“加权”图有大约8000个节点和14000个边。有没有一个伟大的布局形式或其他软件包，工具，使我的图形变得更漂亮？我希望结果是边缘权重越高，节点就越近。这样我就可以分析集群节点。
我尝试过networkx文档中提供的所有布局。我也尝试使用伤寒，但它仍然有一点不满意我的理想。这就是它在networkx中的样子。它可以显示所有的集群，但对于一个有强烈恐惧症的人来说，它看起来有点可怕：
下面是我用来绘制图形的代码：
G = nx.Graph()
for i in range(10000):
for j in ran
浏览 0提问于2019-08-22得票数 14
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我正在努力学习python，我遇到了一些让我感到困惑的东西。作为一个理智检查，我想确保我可以重建一个图拉普拉斯矩阵的特征向量和特征值。在R中，这可以像预期的那样工作，但在python中不起作用。python重构矩阵很远-范数(Laplacian-估计)~ 0.99，而在R中是~1e-16。我希望有人能向我解释这是怎么回事。我在下面发布了这两种语言的代码：
在R：
library(igraph)
g <- watts.strogatz.game(1, 20, 3, 0, loops = FALSE, multiple = FALSE)
A <- as.matrix(as_adjace
浏览 6提问于2020-05-04得票数 1
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我使用Python 3在windows机器上工作，尽管做了很多努力，但没有安装pygraphviz。单独讨论。
我有networkx和graphviz模块.是否有一种在networkx中构建网络图并提取为不使用pygraphviz?的图形显示格式的范例？
drawing.nx_agraph和nx_agraph中的所有相关功能似乎都需要pygraphviz，但我已经习惯了使用networkx并喜欢其中的功能。在networkx的文档中，它甚至表示他们关注的是图形对象的开发，而不是实际的显示。
浏览 1提问于2017-11-13得票数 3
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1回答
我和Networkx一起工作来生成一些图。
现在，我想改变节点，旋转图的(80°，90°,120°)。
如何将置换和旋转应用于具有NetworkX的图上？
Edit_1:
给定一个图的邻接矩阵，l希望以保留边和顶点链接的方式旋转这个图。唯一改变的是节点的位置。
我想做的是用90度旋转我的图形。
输入:
图G的邻接矩阵
过程:
在90度G上应用旋转
输出:
旋转邻接矩阵
这意味着，图保留了它的拓扑结构，只保留了改变位置的邻接矩阵的索引。
例如，在旋转后，索引0处的节点1将位于索引4。
我试过什么?
1)我负责numpy.random.permutation()，但它似乎不接受旋转参数。
2)在n
浏览 3提问于2018-05-04得票数 3
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3回答
我需要求解电阻网络研究中出现的一些大的(N~1e6)拉普拉斯矩阵。网络分析的其余部分正在使用boost图来处理，如果可能的话，我想留在C++中。我知道有很多很多的C++矩阵库，但是似乎没有人在速度和可用性方面是一个明显的领导者。此外，关于这一问题的许多问题，这里和其他地方，似乎迅速转移到洗衣清单，这是有限的用处。为了帮助自己和其他人，我将尽量保持问题的简洁性和可回答性：
能有效地处理以下需求的最佳库是什么？
矩阵型:对称对角占优/拉普拉斯型
尺寸:非常大(N~1e6)，不需要动态调整大小
稀疏性:极端(每行/列最多5个非零项)
所需操作:在A*x=b和mat/vec乘中解x
浏览 3提问于2013-07-01得票数 4
1回答
如何使用邻接矩阵处理内存错误？
、、、、
我正在用python做图形聚类。该算法要求图G传递的数据必须是邻接矩阵。但是，为了像这样将adjacency-matrix作为numpy-array：
import networkx as nx
matrix = nx.to_numpy_matrix(G)
我得到一个内存错误。消息是MemoryError: Unable to allocate 2.70 TiB for an array with shape (609627, 609627) and data type float64
然而，我的设备是新的(联想E490)，windows 64位，内存8 Gb
其他重要信息可能是：
Numbe
浏览 36提问于2020-05-06得票数 2
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目标：--我正在尝试从 networkx中导入一个图形到PyTorch几何和集标签和节点特性中。
(这是Python中的)
问题
如何实现从networkx到PyTorch几何的转换？(大概是通过使用function)How from_networkx来传递节点特性和标签吗？(更重要的问题))。
我已经看过一些其他的/以前的关于这个问题的帖子，但是它们没有被回答(如果我错了，请告诉我)。
尝试：(我刚才在下面使用了一个不现实的例子，因为我不能在这里发布任何真实的内容)
让我们想象一下，我们正试图在一组汽车上完成一个图形学习任务(例如节点分类)(正如我所说的，不太现实)。也就是说，我们有一组汽车
浏览 5提问于2021-12-22得票数 9
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1回答
我想要一个NxM矩阵，为了简单起见，我们将使用
x=np.arange(25).reshape((5,5))
我想要创建一个新的矩阵，A，在其中我可以为第一行中的每个元素存储一个节点，在第二行中存储它的N方向索引，在第三行中存储它的M方向索引，在第四行中存储元素的实际值。但是，我很难找到如何创建一个容器，它可以在不提前知道所有这些值的情况下保存这些值(就像在最后的脚本中，如果开始矩阵中的某些节点处于阈值以下，它们将被排除在外)，因此，例如，可能会这样：(使用networkx作为图形/节点方法，文档：)
import networkx as nx
import numpy as np
A=[]
浏览 3提问于2015-06-20得票数 1
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2回答
对于我正在做的一个项目，我使用NetworkX adj_matrix()函数将我使用NetworkX创建的一个图分解成一个邻接矩阵。然而，我遇到的一个问题是，当我试图寻找矩阵的逆矩阵时，我分解的每个单独的图都会给我以下错误。
str: Traceback (most recent call last):
File "C:\eclipse\plugins\org.python.pydev.debug_1.4.7.2843\pysrc\pydevd_resolver.py", line 179, in _getPyDictionary
attr = getattr(va
浏览 0提问于2009-12-04得票数 2
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我正试图用NetworkX绘制一个图形。该网络连接30个节点和大约130个边缘。节点是使用具有权重的矩阵来设置的。
A = [
[0, 1.51, 0, 1.71, 0],
[0, 0, 2.11, 1.81, 2.31],
[0, 0, 0, 1.31, 1.41],
[0, 0, 0, 0, 1.11],
[0, 0, 0, 0, 0]]
如何将节点的名称从列表("A1", "K2", ... "Z30")分配给矩阵？到目前为止，我只能给号码分配名字。
import matplotlib.pyplot
浏览 4提问于2020-03-04得票数 2
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我在networkx中绘制了一个无向的加权图，并希望用其相应的权重标记每条边。我可以做到这一点，但我在舍入边缘标签值时遇到了问题，这样结果图就不会太混乱。
我们假设我已经创建了邻接矩阵A，并且labels_dict是一个字典，它的值是每个节点的文本标签，例如'T8-P8‘。
import networkx as nx
G=nx.from_numpy_matrix(A)
pos=nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,nodelist=[j for j in
range(0,len(A))],node_color='gr
浏览 6提问于2020-02-25得票数 1
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我已经下载了我的Facebook数据。我以JSON文件的形式获得了数据。
现在，我正在尝试将这些JSON文件读入NetworkX。我没有找到将JSON文件中的图形读入NetworkX的任何函数。
在另一篇文章中，找到了与从JSON读取图形有关的信息，在JSON文件中，JSON文件是以前使用NetworkX使用json.dump()创建的。
但在我的例子中，我已经从Facebook下载了数据。是否有将JSON文件中的图形读取到NetworkX中的函数？
浏览 1提问于2019-09-09得票数 2
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我试图根据一幅图像来定位拉普拉斯的变体，目的是根据图像的模糊度来获得一个数值。
这是一个有用的帖子
cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()
我一直在尝试实现同样的功能，但没有运气。我的起点是一个表示图像的byte[] (img)：
Mat mat = new Mat(img.getImageHeight(), img.getImageWidth(), CvType.CV_8UC3);
Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
mat.put(0, 0, putData.getFileConten
浏览 0提问于2016-04-05得票数 6
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