我在R中用CSV文件创建了一个邻接矩阵,如下所示:
Gene1 Gene2 Weight
A B 1
A C 0.5
B D -0.5
A D -1
这是我的R代码:
el=read.csv("~/my.csv", sep="\t")
library(igraph)
g = graph.data.frame(el)
adj = as_adj(g, attr='Weight')
上面的方法运行得很好,这是邻接矩阵。
> adj
4 x 4
我阅读了文档,但文档只提到将输出另存为.txt文件。我尝试修改代码以将输出保存为JSON。
另存为.txt
from twitterscraper import query_tweets
if __name__ == '__main__':
list_of_tweets = query_tweets("Trump OR Clinton", 10)
#print the retrieved tweets to the screen:
for tweet in query_tweets("Trump OR Clinton"
我想加载有符号(加权)图的CSV或文本文件,并创建邻接矩阵。CSV文件包含名为"FromNodeId“、"ToNodeId”和"Sign“的三列。我使用的代码如下:
G = nx.read_edgelist('soc-sign-epinions.txt', data = [('Sign', int)])
#print(G.edges(data = True))
A = nx.adjacency_matrix(G)
print(A.todense())
我遇到了以下错误
ValueError: array is too big; `arr
我正试着为bash外壳写一篇剪贴画。我得到了4个参数:
文件的directoryextension的路径a worda number
我必须查找路径子目录中的所有文件和文件,查找具有给定扩展名的文件。然后,在文件中查找与给定单词匹配的行,但前提是行中的字数大于或等于所提供的数。
例如:
如果localDirectory有:image.png script.sh text.txt。
text.txt有:
This is a text file
It contains many words
This is an example for a simple text file
然后发出命令:./exa
我有一个简单的scala文件使用snakeyaml:
object Main extends App {
var a=Map[String,Object]()
a+=("a"->"b")
println(a("a"))
val yaml=new Yaml()
val fileWriter = new FileWriter("d:\\src\\scala\\yaml.txt")
yaml.dump(a,fileWriter)}
我只在yaml.txt上看到这个:
!!scala.collection.immutable.Ma
我正在创建一个邻接矩阵,在R中进行空间分析。这些数据都是美国大陆的县。我从美国人口普查老虎档案中得到了县的空间多边形。
我能够创建邻居列表,它是对称的。但是当我把它转换成一个邻接矩阵时,它是不对称的。这是一个问题,因为我的目标是使用ngspatial::autologistic运行一个空间自动模型,并且我得到一个错误,我必须提供一个对称的二进制邻接矩阵。
下面是我创建邻接矩阵的R代码:
us<-readShapeSpatial("County_2010Census_DP1.shp")
#Trim out counties outside of continental US
我想生成一个有N个节点的无向图的邻接矩阵。
A = ones(N) - eye(N);
我如何将其推广到任意d?
添加:
function A = fixedDegreeGraph(N, d)
A = zeros(N);
for i=1:N
b = i;
f = i;
for k=1:floor(d/2)
f = f + 1;
if (f == N + 1)
f = 1;
end
A(i, f) = 1;
A(f, i) = 1;
b
我有一个头文本文件,它的所有列名都用作模板。我有一堆文件类型,它们在记事本中用.cos的ext打开。
到目前为止,我一直在使用以下方法挂起包含所有.cos文件内容的头文件:
type *.cos >> header.txt
但是,我需要知道如何将头文件分别附加到每个.cos,并有一个输出名作为.cos文件的输入名(可能在一个新的目录中),这样它就不会覆盖原始的
如果有人能帮忙的话。
谢谢
@echo off
setlocal enabledelayedexpansion
set C:\Users\hyea\Desktop\Testing\Source=src
set C:
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?
我想把许多关系圈(包括一个id的列表)映射到一个大的邻接矩阵中。我的数据是这样的
circle_1 = c(1, 3, 5)
circle_2 = c(17, 22, 35, 49)
circle_3 = c(2, 9)
circle_4 = c(12, 28, 33)
circle_5 = c(1, 3, 8, 16, 40)
d_mat = matrix(ncol = 2)
for (i in 1:5) {
#extract id from list
dat = get(paste("circle", i, sep="_"))
#convert to e
所以我试着从Twitter上抓取数据。我设法根据特定的hashtag检索tweet,然后使用以下代码将它们转储到JSON格式的文本文件中:
import json
import tweepy
import pandas as pd
import time
with open('consumer_key.txt', 'r') as f:
consumer_key = f.read()
f.closed
with open('consumer_secret.txt', 'r') as f:
consumer_se