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グラフ内のノード間の接続をリストする大きな csv ファイルがあります。例:

0001,95784
0001,98743
0002,00082
0002,00091

したがって、これは、ノード ID 0001 がノード 95784 および 98743 などに接続されていることを意味します。これを numpy の疎行列に読み込む必要があります。これどうやってするの?私はPythonが初めてなので、これに関するチュートリアルも役立ちます。

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scipyのlil_matrix (リスト行列のリスト)を使った例。

行ベースのリンク リスト マトリックス。

これには、行のリスト ( self.rows) が含まれます。各行は、ゼロ以外の要素の列インデックスの並べ替えられたリストです。self.dataまた、これらの要素のリストのリスト ( ) も含まれています。

$ cat 1938894-simplified.csv
0,32
1,21
1,23
1,32
2,23
2,53
2,82
3,82
4,46
5,75
7,86
8,28

コード:

#!/usr/bin/env python

import csv
from scipy import sparse

rows, columns = 10, 100
matrix = sparse.lil_matrix( (rows, columns) )

csvreader = csv.reader(open('1938894-simplified.csv'))
for line in csvreader:
    row, column = map(int, line)
    matrix.data[row].append(column)

print matrix.data

出力:

[[32] [21, 23, 32] [23, 53, 82] [82] [46] [75] [] [86] [28] []]
于 2009-12-21T09:29:16.300 に答える
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隣接行列が必要な場合は、次のようにすることができます。

from scipy.sparse import *
from scipy import *
from numpy import *
import csv
S = dok_matrix((10000,10000), dtype=bool)
f = open("your_file_name")
reader = csv.reader(f)
for line in reader:
    S[int(line[0]),int(line[1])] = True
于 2009-12-21T09:04:45.337 に答える