如何在不使用Python语言中的NetworkX函数的情况下编写计算图的距离矩阵的函数distance_matrix？
在不使用Python语言中的NetworkX函数的情况下编写计算图的距离矩阵的函数distance_matrix，可以通过以下步骤实现：
- 创建一个空的距离矩阵，大小为图中节点的数量。
- 遍历图中的每对节点，计算它们之间的最短路径长度。
- 将计算得到的最短路径长度填入距离矩阵的相应位置。
- 如果两个节点之间不存在路径，则将距离矩阵中对应位置的值设为无穷大。
以下是一个示例的伪代码实现：
function distance_matrix(graph):
num_nodes = graph.get_num_nodes()
matrix = create_empty_matrix(num_nodes)
for i in range(num_nodes):
for j in range(num_nodes):
if i == j:
matrix[i][j] = 0
else:
shortest_path = calculate_shortest_path(graph, i, j)
if shortest_path is not None:
matrix[i][j] = len(shortest_path)
else:
matrix[i][j] = float('inf')
return matrix其中，graph表示输入的图数据结构，可以根据实际情况选择合适的数据结构来表示图。get_num_nodes()函数用于获取图中节点的数量。create_empty_matrix()函数用于创建一个空的距离矩阵，大小为节点数量。calculate_shortest_path()函数用于计算两个节点之间的最短路径，可以使用合适的算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等）来实现。
需要注意的是，以上是一个简单的实现示例，实际情况中可能需要考虑更多的细节和优化。此外，具体的编程语言和相关库的选择可以根据实际需求和项目要求进行决定。
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我必须用python编写一个函数，写一个距离矩阵，用来计算一个图的距离矩阵。我可以使用NetworkX函数adjacency_matrix来计算输入图的邻接矩阵，但不能使用任何其他NetworkX函数。 我知道这个函数必须计算一个图的距离矩阵。它需要一个矩阵，表示为numpy.ndarray类型的数组，其形状与图的邻接矩阵相同。 Am = np.eye(48)
A = nx.adjacency_matrix(G).toarray()
A1 = np.eye(48)
def distance_matrix(G):
for m in range(1,49,1):
Am=n
浏览 12提问于2019-04-25得票数 0
我想在我的距离矩阵中找到最小值，以便用R编写用于聚类分析的单链算法，但输出没有显示坐标(行号和列号)来识别最小值。
我尝试了“哪个”命令来解决这个问题。
这似乎是正确的方法：
> x <- matrix(c(1, 2, 0, 4), nrow=2, ncol=2)
> which(x == min(x), arr.ind=TRUE)
row col
[1,] 1 2
我用我的案例进行了尝试，但没有正确的输出：
> which(distance.matrix.euc==min(distance.matrix.euc), arr.ind=TRUE)
浏览 0提问于2019-10-23得票数 0
1回答
我有以下数据格式(df)：
x y
0 50 50
1 18 83
2 6 21
3 30 13
4 44 29
5 81 68
它对应于6点的x和y坐标。我使用的distance_matrix创建了一个距离矩阵，我使用了以下代码：
DistMatrix = round(pd.DataFrame(distance_matrix(df.values, df.values), index=df.index, columns=df.index), 1)
结果似乎是正确的，但看起来不像使用欧几里得距离。
我如何切换计算距离的方式(这意味着我如何在曼哈顿距离或Mah
浏览 11提问于2022-10-19得票数 0
我使用NetworkX从距离矩阵中计算出最小生成树。我现在要用它来做一个树状图。
我的MST：
我试过使用邻接矩阵(使用NetworkX的to_pandas_adjacency)
(T是我的MST)
df = nx.to_pandas_adjacency(T)
from scipy.spatial.distance import squareform
dist_array = squareform(df) #https://stackoverflow.com/questions/18952587/use-distance-matrix-in-scipy-cluster-hierarch
浏览 1提问于2019-08-09得票数 1
1回答
我有很长时间的意甲，比方说1000件吧。我想在它中找到10到100个元素的不同长度的图案。为此，本文提取了不同长度的滑动窗口，并利用DTW计算了它们之间的距离矩阵。但效果很慢。你能告诉我有没有更有效的方法吗？
我的代码：
def generate_sliding_windows(series, window_size):
sliding_windows = []
for i in range(0, len(series) - window_size + 1):
window = tuple(series[i:i + window_size])
i
浏览 0提问于2023-03-05得票数 0
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我有三个点，long和lat(三个岛，见下面的矩阵)，我想计算它们之间的距离。这是我的矩阵(list1)：
list1 <- data.frame(longitude = c(-3.0000,
-1.3333,
-6.5667),
latitude = c(59.0000,
60.3333,
浏览 0提问于2021-09-30得票数 0
1回答
自定义距离矩阵
、、
据我所知，函数从给定的向量矩阵中返回任意一对向量的Minkowski距离。有办法在不同的距离下得到相同的结果吗？看起来像distance_matrix(X, Y, distance_function)的东西吗？
我假设the会在引擎盖下进行某种优化。由于我处理的是非常大的向量，所以我不希望通过实现我自己的distance_matrix函数而失去这些优化的好处。
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我将尝试在一个数据集上进行kNN分类，其中包括一个叫做“一天中的时间”的特性。在应用程序中，星期一23:58和星期五00:04一样接近星期二00:02。最重要的是钟面上时针的角度。如果不是一个圆形特征，欧几里得距离就可以了。
到目前为止，我知道class::knn()和caret::knn3()。然而，我没有办法为他们提供我自己定制的距离度量，甚至没有预先计算出的距离矩阵。你知道怎么做吗？
一种可能的选择是数据准备中的一个额外步骤，即用两个线性(角θ变成一个点(一个角θ变成一个点(cosθ，sinθ) )替换圆形特征，或者在训练集中复制数据点，以跨越00:00边界导致边界消失:然而，如果可能的
浏览 1提问于2016-08-10得票数 1
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我正在使用gensim wmdistance计算引用句和其他1000个句子之间的相似度。
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(
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model.init_sims(replace=True)
reference_sentence = "it is a reference sentence"
other_sentences = [1000 sen
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我无法找到一个确切的Q/A来匹配这个问题，尽管有几个相关的问题。我正在尝试计算ID列定义的所有点组的距离矩阵。然后选择距离每个组最远的两个点，保留原始组id。每组中的点数从2、4或6不等。 我的sf df： df <- data.frame(x = runif(12), y = runif(12), id = rep(1:3,each = 4)) %>%
st_as_sf(coords = c("x","y"), crs = 27700) 我尝试过这样的代码： a <- df %>%
group_by
浏览 13提问于2020-08-17得票数 0
我试图用Python中的networkx库绘制一个边权由高斯相似函数给出的完全连通图。当我绘制图形时，边缘的颜色强度似乎是非常温和的，我猜这是由于小连通权值( )造成的。然而，我想知道是否有办法使颜色强度更强。
我使用的代码：
import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import cluster, datasets
import networkx as nx
def eucledian_dist(x_i, x_j):
coord = x_i.shape
浏览 0提问于2020-07-15得票数 2
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我正在做一些行为分析，我跟踪行为随时间的推移，然后创建这些行为的n-克。
sample_n_gram_list = [['scratch', 'scratch', 'scratch', 'scratch', 'scratch'],
['scratch', 'scratch', 'scratch', 'scratch', 'smell/sniff'],
浏览 0提问于2018-12-17得票数 5
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我有100个288的数组，我需要为所有数组计算一个距离矩阵，它与下面的aprox代码一起工作。10秒。是否有更有效的方法来做到这一点，因为它需要用50000数组，它需要太多的时间。
dist=np.zeros((100,100))
pf = np.array(purpose_fin)
for i in range(100):
for j in range(100):
dist[i][j] = 288-sum(np.equal(pf[i],pf[j]))
浏览 1提问于2019-12-11得票数 0
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1回答
我有熊猫dataframe如下：
df:
Unnamed: 0 0 1 2 3 4
0 -527.0 143.0 143.0 248.0 -952.0
1 -527.0 143.0 143.0 248.0 -955.0
2 -527.0 143.0 143.0 248.0 -955.0
我使用mlpy.dtw_std计算行之间的距离矩阵：
dm = pdist ( df, lambda u,v: mlpy.dtw_std ( pd.Series ( u ).dropna ().values.tolist (),pd.Series
浏览 1提问于2018-01-03得票数 1
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通常，当我做树状图和热图时，我使用一个距离矩阵，并做一些SciPy的事情。我想试一试Seaborn，但是Seaborn希望我的数据是矩形的(rows=samples，cols=attributes，不是距离矩阵)？
实际上，我想使用seaborn作为后端来计算我的树状图，并将它连接到我的热图上。这个是可能的吗？如果没有，这是否可以成为未来的一项功能。
也许有一些参数我可以调整，这样就可以用距离矩阵代替矩形矩阵？。
下面是用法：
seaborn.clustermap¶
seaborn.clustermap(data, pivot_kws=None, method='average'
浏览 3提问于2016-08-01得票数 27
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2回答
我有一个二分图的n1乘n2双邻接矩阵A。矩阵A是一个scipy.sparse csc矩阵。我想在networkx中用A绘制二部图。假设节点是根据名为node_class的类标签着色的。我可以做以下几点：
import networkx as nx
G = nx.from_numpy_matrix(A)
graph_pos = nx.fruchterman_reingold_layout(G)
degree = nx.degree(G)
nx.draw(G, node_color = node_class, with_labels = False, node_size = [v * 35 for
浏览 3提问于2014-07-18得票数 4
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3回答
我正在尝试使用DBSCAN (scikit学习实现)和位置数据进行集群。我的数据是np数组格式，但是要使用DBSCAN和Haversine公式，我需要创建一个距离矩阵。当我尝试这样做时，我会得到以下错误(“模块”不可调用的错误)。从我在网上读到的内容来看，这是一个重要的错误，但我很肯定，这对我来说不是这样的。我已经创建了我自己的haversine距离公式，但我确信这个错误与此无关。
这是我的输入数据，一个np数组(ResultArray).
[[ 53.3252628 -6.2644198 ]
[ 53.3287395 -6.2646543 ]
[ 53.33321202 -6.24
浏览 2提问于2014-02-27得票数 5
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2回答
假设我在networkx中有一个下面的图
import networkx as nx
g = nx.Graph()
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(3, 1)
g.add_edge(4, 2)
所以它基本上是3-1-0-2-4线。
是否有一种networkx方法可以通过"waves“执行BFS搜索？就像这样：
for x in nx.awesome_bfs_by_waves_from_networkx(g, 0):
print(x)
# should print
# [1, 2]
# [3, 4]
换句话说，我想找出所
浏览 0提问于2019-05-01得票数 2
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2回答
我有两个有向网络图，它们的节点和边数相等。
如何比较Networkx中这两种不同图形的结构？节点名称无关紧要。我试着使用的Networkx DiGraph.order()，DiGraph.degree()等，但我的图形的所有参数都是相等的。
以及如何比较两个以上的图的结构，并只找到具有唯一结构的图。在Networkx中有专门的功能吗？
浏览 3提问于2014-06-01得票数 1
2回答
我正在尝试解决一个有5个司机送货的车辆路线问题。我使用haversine和lat-long来计算距离矩阵。我是OR工具的新手，所以遵循vrp示例。 问题是，在5个司机中，只为2个司机生成了路线，这些路线非常长。我想生成多条较短的路线，以便所有的司机都能被利用。请检查我是否设置了错误的约束。 谁能解释一下，如何在谷歌或工具中设置“距离”维度和SetGlobalSpanCostCoefficient。以下是代码和输出。 from __future__ import print_function
import pandas as pd
import numpy as np
import googl
浏览 25提问于2019-05-13得票数 1
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5回答
我有一个有纬度和经度对的数据。
这是我的数据图。
order_lat order_long
0 19.111841 72.910729
1 19.111342 72.908387
2 19.111342 72.908387
3 19.137815 72.914085
4 19.119677 72.905081
5 19.119677 72.905081
6 19.119677 72.905081
7 19.120217 72.907121
8 19.120217 72.907121
9 19.119677
浏览 9提问于2016-01-03得票数 32
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我试图在一个简单的用例上比较两个不同的DBSCAN集群。
1/在一种情况下，我使用DBSCAN的余弦度量。
在指定的情况下，我使用了一个利用余弦相似的预先计算的距离矩阵。
我的问题是，对于这两种方法，我没有相同的结果。有人能告诉我我做错了什么吗？
下面是一些代码示例
def cluster(X, metric="cosine"):
cluster = DBSCAN(
eps=0.5,
min_samples=3,
metric=metric,
algorithm="brute"
)
浏览 1提问于2018-11-07得票数 1
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2回答
对于我拥有的一组矩阵，称为distance_matrix (它们存在于一个函数中，然后在给定范围内生成所有这些矩阵)。我需要在这个矩阵中找到最小的值，显然是用一个索引对来表示的，我有这个代码： min_indices = np.unravel_index(np.argmin(np.abs(distance_matrix)),np.shape(distance_matrix)) 这工作得很好。但是现在我需要写一些东西，如果上面的代码返回的索引是(0,0)，那么它会找到第二个最低的值。我想我不能使用上面的代码，因为你不能修改它来找到下一个值(据我所知)。我尝试过if循环，但效果不是很好： sdi
浏览 16提问于2020-08-16得票数 1
4回答
我必须在Python中应用最近的邻居，我正在查找scikit-learn和scipy库，它们都需要数据作为输入，然后计算距离并应用算法。
在我的例子中，我必须计算一个非常规的距离，因此我想知道是否有一种方法可以直接给出距离矩阵。
浏览 2提问于2014-02-10得票数 7
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我试图用不同长度的数组建立一个距离矩阵。距离度量是hausdorff距离，适用于这类运算。尽管如此，我还是找不到使用scipy.cdist函数构建距离矩阵的方法。
我在这里寻找，这里寻找，pip install traj-dist和。
现在，我可以使用scipy或traj_dist库获得两个数组之间的距离。
import numpy as np
from scipy.spatial import distance
import traj_dist.distance as tdist
from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff
fr
浏览 46提问于2020-08-20得票数 1
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1回答
我需要用Python生成具有不同长度的元组列表之间的距离(任何表示类似于矩阵相似性的距离)的数据帧或矩阵。
x=[(15,7),(12,7),(80,3),(10,8)] y=[(12,4),(11,9)] z=[(1,1),(16,7),(0,3),(10,5),(3,44)]
浏览 0提问于2022-05-08得票数 0
1回答
我想研究一个有16230个特征的47532个人的群体。因此，我创建了一个包含16230行和47532列的矩阵。
>>> import scipy.cluster.hierarchy as hcluster
>>> from scipy.spatial import distance
>>> import sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
>>> matrix.shape
(16230, 47532)
# remove all duplicate vectors i
浏览 5提问于2020-10-29得票数 2
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我有一个小问题要在我的数据集上执行TSNE，使用余弦相似性。
我计算了所有向量的余弦相似性，所以我有一个包含余弦相似性的方阵：
A = [[ 1 0.7 0.5 0.6 ]
[ 0.7 1 0.3 0.4 ]
[ 0.5 0.3 1 0.1 ]
[ 0.6 0.4 0.1 1 ]]
然后，我像这样使用TSNE：
A = np.matrix([[1, 0.7,0.5,0.6],[0.7,1,0.3,0.4],[0.5,0.3,1,0.1],[0.6,0.4,0.1,1]])
model = ma
浏览 5提问于2016-04-11得票数 10
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我有一个从networkx生成的图表。我想控制图形中的间距，特别是在kamada_kawai_layout显示器中。
我附上这张图的图片如下：
如果您看到，有多个节点退出了independent_5和dependent_1_result。然而，它们都放在一起，我希望它们是分开的和不同的，这样我们就能看到不同的路径。
布局上的将dist属性描述为："dist (float (default=None)) --一个按源节点和目标节点索引的节点之间最佳距离的两级字典。如果是None，则使用shortest_path_length()计算距离。“
所以我知道，我们需要提供一本字典来控
浏览 0提问于2019-03-17得票数 3
1回答
对于蒙特卡洛模拟，我有500个Person实例，每个实例都有一个位置(笛卡尔坐标)作为属性。在整个模拟过程中，我需要多次访问两个人对之间的距离。我已经定义了一个函数来计算两个人对之间的(笛卡尔)距离(为了简单起见，让我们称这个函数为' distance (loc1，loc2)')。我感兴趣的是让脚本的计算效率更高。我采取的第一步是创建一个对称矩阵来存储距离，而不是每次需要时都计算距离。现在，我决定让它成为一个嵌套的numpy数组；我可以将它改为一个嵌套列表或其他东西，如果这样做更容易的话。(我用这个的改编版本做了矩阵：Python: Generating a symmetri
浏览 15提问于2020-06-29得票数 1
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2回答
我有一个距离矩阵(元素之间的成对距离)，我想找到集合的质心，并获得每个元素与质心之间的距离。 我正在尝试使用k-means来做这件事并设置n_clusters=1 km = KMeans(n_clusters=1)
km.fit(distance_matrix)
km.cluster_centers_ cluster_centers_返回一个坐标列表，但我不确定这是否表示每个元素与质心之间的距离。 如果k-means不是解决这个问题的正确方法，我应该使用哪种算法？
浏览 30提问于2021-07-14得票数 0
1回答
有没有办法优化这个R码？
、、、
这是我试图在rstudio中运行的代码。我知道迭代太长了。有什么最佳的/更快的方法来做到这一点吗？我已经被困在4+小时了，这看起来不像是很快就结束了。
我试着在415座城市和3680126座纪念碑之间建立一个距离矩阵。为了优化，我只是比较那些纪念碑和在同一个国家的城市。
for(x in 1:3680126){
for(y in 1:415){
if(list2_cities$Country[y]==list1_POI$Country[x]){
distance_matrix [x,y] <- ({POI$Longitude[x]-cities$Longitude
浏览 2提问于2020-10-12得票数 1
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1回答
我想要加速下面的代码。有没有人能好心提点建议呢？ library(dplyr)
library(fuzzywuzzyR)
set.seed(42)
rm(list = ls())
options(scipen = 999)
init = FuzzMatcher$new()
data <- data.frame(string = c("hello world", "hello vorld", "hello world 1", "hello world", "hello world hello world"
浏览 23提问于2019-05-02得票数 2
我有一个问题，我需要在邻接矩阵中找到一个连通的循环。我想通过x跳找到一个连接回原始节点的循环。由shortest_path提供的NetworkX算法没有为节点提供相同的source和target选项。
举个例子，这是一个图，我想找出three颜色之间的最大距离：
这可能与以下方面类似：
不起作用的解决方案
这里有一篇文章提到在对角线上可能将weights或distances设置为无穷大，但它并没有显示为networkx.all_shortest_paths，而且任何渐变算法都尊重self-loops，如下所示：
浏览 16提问于2022-01-29得票数 1
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我正在使用networkX来生成数百个类的随机图：
complete_graph()
star_graph()
balanced_tree()
wheel_graph()
watts_strogatz_graph(n, 2, 0)
L设置节点数n=100
对于每个类l，创建20个示例。
我的问题如下：
for i in numpy.arange(20):
complete_graph=networkx.complete_graph(n)
node_positions = networkx.spring_layout(G, scale=100)
Adjacency = n
浏览 0提问于2018-05-14得票数 1
1回答
我有一个相对较大的图，大约有6000个顶点，我必须使用KMeans来查看5467个簇。我必须使用不同的度量标准，这就是为什么我将distance_matrix作为输入。这样做的问题是，由于n_clusters太大，它不会收敛。有人建议我进行自定义调整以使其正常工作，但我不太确定这是什么意思。这就是我在这里发布这个问题的原因。欢迎任何帮助！谢谢!下面是我的代码： from sklearn.cluster import KMeans
distance_matrix = floyd_warshall_numpy(G)
cluster = KMeans(n_clusters=5467)
clu
浏览 44提问于2021-01-28得票数 1
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1回答
图G(e，v)具有N个节点和M个边。它的距离矩阵，D是NxN矩阵。
现在让我们想象一下图G'(e'=v,v'=e)的另一种表示，即G‘中的节点v’实际上是图G中的边，保持连通性不变。现在它的距离矩阵D‘是MxM。
在NetworkX中有任何方法可以从D(NxN)得到这个D'(MxM)吗？
浏览 5提问于2015-05-06得票数 5
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1回答
似乎目前我可以在networkx上提取有向图的邻接表，但是不支持有向提取邻接矩阵。如何从networkx中的DiGraph提取邻接矩阵？
浏览 1提问于2017-05-13得票数 0
我正在使用以下方法加载一个邻接矩阵文件：
adj_matrix = np.load('adj.npy')
这里给出了矩阵的一瞥。很容易看出，从Vertex 13到Vertex 0有一个边缘，而从Vertex 0到Vertex 13没有边缘。
但是，当我试图从这个邻接矩阵生成一个图时，使用
G = networkx.from_numpy_matrix(adj_matrix)
G.edges
networkx为(Vertex 0, Vertex 13)生成边缘，而不是(Vertex 13, Vertex 0)。通过观察结果图，我确信它给出了具有转置邻接矩阵的图。
浏览 2提问于2022-06-28得票数 0
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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1回答
我试图用OR工具来解决TSP问题，但是当改变距离矩阵来挖掘时，结果是0。
这是我用来运行代码的距离矩阵。
data['distance_matrix'] = [[0. 0.40133922 0.58308059 0.44763244 0.59232887 0.13190757
0.5562759 0.12633011 0.78330022 0.17998744]
[0.40133922 0. 0.55530878 0.12847738 0.20445115 0.27022701
0.30111459 0.52368492 0.446
浏览 2提问于2022-02-05得票数 0
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我有一个图G，用它的加权矩阵W定义，使用networkx包
import networkx as nx
G = nx.from_numpy_matrix(W)
我引入了图G的直线图I(G)。使用networkx，我可以找到如下所示的直线图
import networkx as nx
G = nx.from_numpy_matrix(W)
I = nx.line_graph(G)
networkx文档读取
图、节点和边缘数据不会传播到新的图中。
我的问题是如何在直线图I(G)中找到对应于特定顶点v'_k的图G的边v_iv_j。
浏览 0提问于2019-09-03得票数 1
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我试图训练一个网络来生成图的邻接矩阵。在训练过程中，对于一个图，我使用
import networkx as nx
import numpy as np
adj = np.asarray([[0,1,0,0],[1,0,1,0],[0,0,0,1], [0,0,1,0]])
G = nx.from_numpy_matrix(adj)
用于将邻接转换为图。但是，在对网络进行培训时，我需要使用一批矩阵来完成这一任务，而且networkx似乎无法做到这一点。是否有一个包可以处理以下内容：
import networkx as nx
import numpy as np
adjs = []
浏览 1提问于2019-12-11得票数 0
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2回答
我有一个歌曲列表，我为每个歌曲提取了一个特征向量。我计算了每个向量之间的相似度分数，并将其存储在一个相似矩阵中。我想根据这个相似矩阵对歌曲进行聚类，以尝试识别集群或某种类型的歌曲。
我使用networkx包从相似矩阵中创建了一个力有向图，使用了弹簧布局。然后，我将KMeans聚类用于该图中节点的位置，这就产生了有意义的集群。但是，我不确定这是否是正确的方法，因为它与弹簧布局所给出的位置有着根本的联系。
我也尝试在相似矩阵上运行谱聚类，但是它太慢了。
是否使用从相似矩阵生成的图形导出的位置，然后用管道插入KMeans的弹簧布局来提取簇，从根本上存在缺陷？如果是这样的话，在给定相似矩阵的情况下，对
浏览 0提问于2021-04-15得票数 1
我在pandas数据框架中有一大组数据点，其中的列包含这些点的x/y坐标。我想识别在数据帧中任何其他点的特定距离"d“内的所有点。 我首先尝试使用' for‘循环，检查第一个点与所有其他点之间的距离，然后检查第二个点与所有其他点之间的距离，等等。显然，这对于大型数据集来说效率不是很高。 最近的在线搜索表明，最好的方法可能是使用scipy.spatial.ckdtree，但我不知道如何实现它。我看到的大多数示例都是针对单个x/y位置进行检查，而我希望检查所有与全部。是否有人能够提供建议或示例，从我的数据框中获取的x/y坐标数组开始，如下所示： points = df_sub.l
浏览 12提问于2019-02-10得票数 2
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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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我想要创建一个函数来计算两个数组电影之间的距离。
这是我的DataFrame :
movie_title movieId Action Adventure Fantasy Sci-Fi Thriller
Avatar 1 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0
Spectre 2 1.0 1.0 0.0 0.0 1
John Carter 3 1.0 1.0 0.0 1.0 0.0
浏览 0提问于2018-12-28得票数 0
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尽管标题令人困惑，但我的问题很简单:我有一个带有几个物体坐标的DataFrame，并且想要计算它们的距离，而不必在每一行上运行。我的DataFrame名为S，看起来像
X Y
id
4000000030992760 542478 175110
4000000030146750 538252 175394
4000000030237400 536188 176897
4000000030099730 536496 174693
4000000030418980 529663 181684
400000003023850
浏览 1提问于2016-01-25得票数 0
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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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我有一个无向NetworkX图(不一定是完整的，但是是连通的)。另外，我有一个来自上面图的所有节点的几个节点的列表。我想根据TSP结果(或近似)得到旅行距离。
我尝试使用networkx.approximation.traveling_salesman_problem(DS.G，节点=‘A0_S0_R0’，'A0_S14_R4'，'A0_S4_R4'，'A0_S14_R4'，'A0_S14_R4'，'A0_S7_R4')，但是输出列表是一个节点列表，用于按照给定输入列表中节点的顺序覆盖给定的节点。
我希望总最小距离
浏览 0提问于2021-08-23得票数 0
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