Python 从具有边的数据帧创建稀疏矩阵

假设我有一个csv文件，其中包含以下格式的数据：

A B

C D

A C

D-F

GH

K M

我是

---

其中，每行在节点1和节点2之间给出一条无向边。我目前正在将其作为数据帧阅读，但希望将其转换为稀疏矩阵。有没有一种不循环的快速简便方法？

要直接构造一个scipy稀疏矩阵，您必须将字母映射到唯一索引上，例如

a==1

，

B==2

，等等

In [202]: txt='''A B
     ...: 
     ...: C D
     ...: 
     ...: A C
     ...: 
     ...: D F
     ...: 
     ...: G H
     ...: 
     ...: K M
     ...: 
     ...: M A'''.splitlines()
In [203]: values = 'ABCDEFGHIJKLM'
In [204]: data = [x.split() for x in txt if x]
In [205]: data = [[values.index(x) for x in row] for row in data]
In [206]: data
Out[206]: [[0, 1], [2, 3], [0, 2], [3, 5], [6, 7], [10, 12], [12, 0]]

现在我们有了坐标对。有多种方法可以从这些矩阵构造稀疏矩阵。从概念上讲，最简单的方法可能是使用

lil

格式矩阵（迭代构造的最佳格式）进行迭代：

[207]中的

：从scipy导入稀疏
在[208]中：M=sparse.lil_矩阵（（len（值），len（值）），dtype=int）
In[209]：对于数据中的行：
…：M[元组（行）]=1
...:     
In[210]：M
出[210]：
在[211]中：文学硕士
出[211]：
数组（[[0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]，
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

In [207]: from scipy import sparse
In [208]: M = sparse.lil_matrix((len(values),len(values)),dtype=int)
In [209]: for row in data:
     ...:     M[tuple(row)] = 1
     ...:     
In [210]: M
Out[210]: 
<13x13 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 7 stored elements in LInked List format>
In [211]: M.A
Out[211]: 
array([[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])