Julia中加权有向网络邻接矩阵的生成

我想从Julia（v0.7）中的邻接矩阵生成一个加权有向网络

到目前为止，我已经尝试：

using LightGraphs
using SimpleWeightedGraphs

A = rand(100, 100)
G = Graph(A)

但我得到了一个错误：

ERROR: ArgumentError: Adjacency / distance matrices must be symmetric
Stacktrace:
 [1] SimpleGraph{Int64}(::Array{Float64,2}) at /home/user/.julia/packages/LightGraphs/PPsyP/src/SimpleGraphs/simplegraph.jl:78
 [2] SimpleGraph(::Array{Float64,2}) at /home/user/.julia/packages/LightGraphs/PPsyP/src/SimpleGraphs/simplegraph.jl:72
 [3] top-level scope at none:0

---

到目前为止，我只看到了github（）页面上的示例，它从和edgelist生成加权图。然而，我更愿意直接从邻接矩阵生成图形。

绝对不是Julia图形专家，但我认为您需要的是

julia> A = rand(100,100);

julia> G = SimpleWeightedDiGraph(A)
{100, 10000} directed simple Int64 graph with Float64 weights

图形（a:：AbstractMatrix）

是无向（单位加权）图形的构造函数：

---

根据crstnbr的答案，一个

图是一个未加权的无向图，因此邻接矩阵与
[0,1]
中的值理想地对称

向
图形
构造函数馈送任何对称矩阵都会为每个非零元素创建边：

A = rand(3,3);
Graph(A+A');
println.(edges(G));
 Edge 1 => 1
 Edge 1 => 2
 Edge 1 => 3
 Edge 2 => 2
 Edge 2 => 3
 Edge 3 => 3

SimpleWeightedDiGraph
具有多个构造函数，这些构造函数可以采用密集或
sparsematricxcsc
邻接矩阵：

SimpleWeightedDiGraph(rand(4,4))
 {4, 16} directed simple Int64 graph with Float64 weights

SimpleWeightedDiGraph(rand([0,1], 3, 3))
 {3, 5} directed simple Int64 graph with Int64 weights

using SparseArrays
SimpleWeightedDiGraph( sprand(3, 3, 0.5) )
 {3, 5} directed simple Int64 graph with Float64 weights

您遇到的第一个问题是随机邻接矩阵不是对称的，这是无向图所必需的。您想要创建一个有向图

其次，如果需要加权图，则需要使用
SimpleWeightedGraphs.jl
包，这意味着您只需

julia> using LightGraphs, SimpleWeightedGraphs

julia> a = rand(100,100);

julia> g = SimpleWeightedDiGraph(a)
{100, 10000} directed simple Int64 graph with Float64 weights

但是请注意，这是创建随机加权图的一种非常糟糕的方法，因为
rand
函数几乎保证这将是一个完整的图。更好的方法是使用
sprand
：

julia> using SparseArrays

julia> a = sprand(100, 100, 0.2);

julia> g = SimpleWeightedDiGraph(a)
{100, 2048} directed simple Int64 graph with Float64 weights

julia> using SparseArrays

julia> a = sprand(100, 100, 0.2);

julia> g = SimpleWeightedDiGraph(a)
{100, 2048} directed simple Int64 graph with Float64 weights