Python 如何从列表中生成邻接矩阵？

我有这样一个清单：

[['10', '20', 2], ['10', '21', 2], ['10', '1', 2], ['10', '0', 3], ['10', '3', 2],
 ['10', '2', 2], ['10', '5', 3], ['10', '4', 3], ['10', '7', 2], ['10', '6', 2],
 ['10', '9', 2], ['10', '8', 2], ['10', '11', 2], ['10', '10', 2], ['10', '13', 2],
 ['10', '12', 2], ['10', '15', 2], ['10', '14', 2], ['10', '17', 0], ['10', '16', 3],
 ['10', '19', 2], ['10', '18', 2], ['1', '20', 3], ['1', '21', 3], ['1', '1', 3],
 ['1', '0', 0], ['1', '3', 3], ['1', '2', 3], ['1', '5', 4], ['1', '4', 4],
 ['1', '7', 3], ['1', '6', 3], ['1', '9', 3], ['1', '8', 3], ['1', '11', 3],
 ['1', '10', 3], ['1', '13', 3], ['1', '12', 3], ['1', '15', 3]]

（比这个大得多）第一和第二项实际上是节点名，第三项是它们之间的边权重（虽然我没有绘制图表，这是一个列表）

---

我想用这个列表做一个邻接矩阵

是的，您可以使用

In[1]：In_list=[[10'，20'，2]，[10'，21'，2]，[10'，1'，2]，[10'，0'，3]，[10'，3'，2]，[10]
...: , '2', 2], ['10', '5', 3], ['10', '4', 3], ['10', '7', 2], ['10', '6', 2], ['10', '9', 2], ['10', '
...: 8', 2], ['10', '11', 2], ['10', '10', 2], ['10', '13', 2], ['10', '12', 2], ['10', '15', 2], ['10',
...:  '14', 2], ['10', '17', 0], ['10', '16', 3], ['10', '19', 2], ['10', '18', 2], ['1', '20', 3], ['1'
...: , '21', 3], ['1', '1', 3], ['1', '0', 0], ['1', '3', 3], ['1', '2', 3], ['1', '5', 4], ['1', '4', 4
...: ], ['1', '7', 3], ['1', '6', 3], ['1', '9', 3], ['1', '8', 3], ['1', '11', 3], ['1', '10', 3], ['1'
...: , '13', 3], ['1', '12', 3], ['1', '15', 3]]                                                        
在[2]中：从集合导入defaultdict
在[3]中：tree=lambda:defaultdict（tree）
在[5]中：形容词mat=tree（）
In[6]：对于In_列表中的边：
…：开始、结束、重量=边缘
…：调整材料[开始][结束]=重量
...:                                 
在[7]中：形容词
出[7]：
defaultdict（，
{'1'：defaultdict（，
{'0': 0,                          
'1': 3,                          
'10': 3,                         
'11': 3,                         
'12': 3,                         
'13': 3,                         
'15': 3,                         
'2': 3,                          
'20': 3,                         
'21': 3,                         
'3': 3,                          
'4': 4,                          
'5': 4,                          
'6': 3,
'7': 3,
'8': 3,
'9': 3}),
“10”：defaultdict（，
{'0': 3,
'1': 2,
'10': 2,
'11': 2,
'12': 2,
'13': 2,
'14': 2,
'15': 2,
'16': 3,
'17': 0,
'18': 2,
'19': 2,
'2': 2,
'20': 2,
'21': 2,
'3': 2,
'4': 3,
'5': 3,
'6': 2,
'7': 2,
'8': 2,
'9': 2})})

当我实现这一点时，我注意到所有边都起源于1或10。嗯，奇怪

解释

defaultdict只是一个生动的哈希映射的花哨名称（如果您来自perl背景）

矩阵中的条目是边权重

如果边是双向的，则只需在for循环中添加

adj_mat[end][start]=weight

---

是的，你可以用一个

In[1]：In_list=[[10'，20'，2]，[10'，21'，2]，[10'，1'，2]，[10'，0'，3]，[10'，3'，2]，[10]
...: , '2', 2], ['10', '5', 3], ['10', '4', 3], ['10', '7', 2], ['10', '6', 2], ['10', '9', 2], ['10', '
...: 8', 2], ['10', '11', 2], ['10', '10', 2], ['10', '13', 2], ['10', '12', 2], ['10', '15', 2], ['10',
...:  '14', 2], ['10', '17', 0], ['10', '16', 3], ['10', '19', 2], ['10', '18', 2], ['1', '20', 3], ['1'
...: , '21', 3], ['1', '1', 3], ['1', '0', 0], ['1', '3', 3], ['1', '2', 3], ['1', '5', 4], ['1', '4', 4
...: ], ['1', '7', 3], ['1', '6', 3], ['1', '9', 3], ['1', '8', 3], ['1', '11', 3], ['1', '10', 3], ['1'
...: , '13', 3], ['1', '12', 3], ['1', '15', 3]]                                                        
在[2]中：从集合导入defaultdict
在[3]中：tree=lambda:defaultdict（tree）
在[5]中：形容词mat=tree（）
In[6]：对于In_列表中的边：
…：开始、结束、重量=边缘
…：调整材料[开始][结束]=重量
...:                                 
在[7]中：形容词
出[7]：
defaultdict（，
{'1'：defaultdict（，
{'0': 0,                          
'1': 3,                          
'10': 3,                         
'11': 3,                         
'12': 3,                         
'13': 3,                         
'15': 3,                         
'2': 3,                          
'20': 3,                         
'21': 3,                         
'3': 3,                          
'4': 4,                          
'5': 4,                          
'6': 3,
'7': 3,
'8': 3,
'9': 3}),
“10”：defaultdict（，
{'0': 3,
'1': 2,
'10': 2,
'11': 2,
'12': 2,
'13': 2,
'14': 2,
'15': 2,
'16': 3,
In [1]: in_list =  [['10', '20', 2], ['10', '21', 2], ['10', '1', 2], ['10', '0', 3], ['10', '3', 2], ['10'
   ...: , '2', 2], ['10', '5', 3], ['10', '4', 3], ['10', '7', 2], ['10', '6', 2], ['10', '9', 2], ['10', '
   ...: 8', 2], ['10', '11', 2], ['10', '10', 2], ['10', '13', 2], ['10', '12', 2], ['10', '15', 2], ['10',
   ...:  '14', 2], ['10', '17', 0], ['10', '16', 3], ['10', '19', 2], ['10', '18', 2], ['1', '20', 3], ['1'
   ...: , '21', 3], ['1', '1', 3], ['1', '0', 0], ['1', '3', 3], ['1', '2', 3], ['1', '5', 4], ['1', '4', 4
   ...: ], ['1', '7', 3], ['1', '6', 3], ['1', '9', 3], ['1', '8', 3], ['1', '11', 3], ['1', '10', 3], ['1'
   ...: , '13', 3], ['1', '12', 3], ['1', '15', 3]]                                                        

In [2]: from collections import defaultdict

In [3]: tree = lambda: defaultdict(tree)

In [5]: adj_mat = tree()

In [6]: for edge in in_list:
   ...:     start, end, weight = edge
   ...:     adj_mat[start][end] = weight
   ...:                                 

In [7]: adj_mat
Out[7]:        
defaultdict(<function __main__.<lambda>>,
            {'1': defaultdict(<function __main__.<lambda>>,
                         {'0': 0,                          
                          '1': 3,                          
                          '10': 3,                         
                          '11': 3,                         
                          '12': 3,                         
                          '13': 3,                         
                          '15': 3,                         
                          '2': 3,                          
                          '20': 3,                         
                          '21': 3,                         
                          '3': 3,                          
                          '4': 4,                          
                          '5': 4,                          
                          '6': 3,
                          '7': 3,
                          '8': 3,
                          '9': 3}),
             '10': defaultdict(<function __main__.<lambda>>,
                         {'0': 3,
                          '1': 2,
                          '10': 2,
                          '11': 2,
                          '12': 2,
                          '13': 2,
                          '14': 2,
                          '15': 2,
                          '16': 3,
                          '17': 0,
                          '18': 2,
                          '19': 2,
                          '2': 2,
                          '20': 2,
                          '21': 2,
                          '3': 2,
                          '4': 3,
                          '5': 3,
                          '6': 2,
                          '7': 2,
                          '8': 2,
                          '9': 2})})

def make_adj_matrix(data, directed=False):
    summary = {}
    result = []
    nodes = []

    for start, end, weight in data:
        # store nodes names for further use
        if start not in nodes:
            nodes.append(start)
        if end not in nodes:
            nodes.append(end)

        # collect and sum all weights
        summary.setdefault(start, {}).setdefault(end, 0)
        summary[start][end] += weight
        if not directed:
            summary.setdefault(end, {}).setdefault(start, 0)
            summary[end][start] += weight

    # # here you can sort your nodes
    # nodes.sort()

    # constructing result
    for i in nodes:
        row = []
        for j in nodes:
            row.append(summary.get(i, {}).get(j, 0))
        result.append(row)

    return result