python – 如何获取csr矩阵的跟踪

发布时间：2020-12-20 12:10:40 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我在 python和命令中使用networkx A = nx.adjacency_matrix(G) 返回csr矩阵,而不是2D数组.因此,当我尝试做的时候 np.trace(A) 我收到一个错误： Traceback (most recent call last): File "stdin",line 1,in module File "/usr/lib/python3/dist-packages/nu

我在 python和命令中使用networkx

A = nx.adjacency_matrix(G)

返回csr矩阵,而不是2D数组.因此,当我尝试做的时候

np.trace(A)

我收到一个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>",line 1,in <module>
  File "/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py",line 1279,in trace
    return asarray(a).trace(offset,axis1,axis2,dtype,out)
ValueError: diag requires an array of at least two dimensions

我该如何绕过去追踪？

解决方法

不要使用矩阵. networkx有 nodes_with_selfloops方法列出具有自循环的节点：

>>> import networkx
>>> G = networkx.Graph()
>>> G.add_node(1)
>>> G.add_node(2)
>>> G.add_node(3)
>>> G.add_edge(2,2)
>>> G.add_edge(1,3)
>>> G.nodes_with_selfloops()
[2]

如果图形未加权,则跟踪将只是列表中的项目数,因此您可以执行以下操作：

>>> len(G.nodes_with_selfloops())
1

如果它是加权的,你可以加总每个自循环的权重：

>>> import networkx
>>> G = networkx.Graph()
>>> G.add_node(1)
>>> G.add_node(2)
>>> G.add_node(3)
>>> G.add_edge(1,1,weight=2)
>>> G.add_edge(2,2,weight=1.5)
>>> sum(G.get_edge_data(node,node)['weight'] for node in G.nodes_with_selfloops())
3.5

（编辑：李大同）

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