Python 输入用于scipy图形搜索的图形

根据我可以找到的示例，输入图的形式似乎是NxN，其中图的索引对等于该值

那么矩阵呢

G = [ [0,5,2],
      [3,0,8],
      [12,7,0] ]  

表示

2->1

的边权重是索引

G[1,0]=3的值

如果这是错误的，请解释

我遇到的问题是如何以这种方式有效地输入节点连接，从字典开始，其中键是节点，值是连接节点的数组

{'node1'：[node2，weight1]，[node3，weight2]}
其中边
node1->node2=weight1

我可以遍历一个键循环并生成一个新的
[[node1，node2，weight1]，[node1，node3，weight2]]
，但这也不能让我更接近scipy格式。有没有一种简单的方法可以从字典或迭代数组中进行转换？
假设您已经知道图形中的节点数N，并且图形是定向的，您可以这样做：

def create_csgraph_matrix(d, N):
    M = np.zeros((N,N))
    for i in d:
        for l in d[i]:
            j = l[0]
            weight = l[1]
            M[i, j] = weight
    return M

其中
d
是您表格中的字典。例如：

In [38]: d = {0: [[1, 10], [2, 20]], 2: [[1, 15]]}

In [39]: create_csgraph_matrix(d,3)
Out[39]: 
array([[ 0., 10., 20.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0., 15.,  0.]])

请注意，此图中的节点为0,1,2