Python 如何创建关联矩阵

我正在努力创造

[[ 1,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
 [-1,  0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0],
 [ 0, -1,  0, -1,  0,  1,  1,  0,  0],
 [ 0,  0,  0,  0, -1, -1,  0,  1,  0],
 [ 0,  0, -1,  0,  0,  0, -1,  0,  1],
 [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1, -1]]

S=[1, 2, 3, 4, 5, 6]
D=[[1, 2], [1, 3], [1, 5], [2, 3], [2, 4], [3, 4], [3, 5], [4, 6], [5, 6]]
INC = [[0]*len(D) for _ in range(len(S))]

for i in range(len(D)):

在这之后，我做了一些错误的事情，我只得到了一个零矩阵

    for j in S:
        if i == j:
            INC.append(1)

我试着把它分为两个不同的列表，结果开始变得复杂起来

my_list1 = [i[0] for i in D]
my_list2 = [i[1] for i in D]

---

我能猜出你想要什么…你的变量名很差。我会用它来做所有的计算

import networkx as nx

nodes = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
edges = [[1, 2], [1, 3], [1, 5], [2, 3], [2, 4], [3, 4], [3, 5], [4, 6], [5, 6]]

G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

incidence_matrix = -nx.incidence_matrix(G, oriented=True) 
# ^ this returns a scipy sparse matrix, can convert into the full array as below
# (as long as your node count is reasonable: this'll have that squared elements)
print(incidence_matrix.toarray())

输出：

[[ 1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [-1.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0. -1.  0. -1.  0.  1.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0. -1. -1.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0. -1.  0.  0.  0. -1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0. -1. -1.]]

---

我能猜出你想要什么…你的变量名很差。我会用它来做所有的计算

import networkx as nx

nodes = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
edges = [[1, 2], [1, 3], [1, 5], [2, 3], [2, 4], [3, 4], [3, 5], [4, 6], [5, 6]]

G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

incidence_matrix = -nx.incidence_matrix(G, oriented=True) 
# ^ this returns a scipy sparse matrix, can convert into the full array as below
# (as long as your node count is reasonable: this'll have that squared elements)
print(incidence_matrix.toarray())

输出：

[[ 1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [-1.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0. -1.  0. -1.  0.  1.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0. -1. -1.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0. -1.  0.  0.  0. -1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0. -1. -1.]]

---

这只是一种不同于您的版本的替代方法，但您可以将其用作灵感。我相信你应该读一下

无论如何。。。这是我对关联矩阵的看法：

rows = 6
cols = 9
ones = [[0,1,2], [0,4,5], [1,3,5,6], [4,5,7], [3,6,8], [7, 8]]

INC = [ [ 0 for i in xrange(cols) ] for j in xrange(rows) ]

for i,row in enumerate(ones):
    for col in row:
        INC[i][col] = 1

[[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
 [1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], 
 [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0], 
 [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0], 
 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1], 
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]]

请注意，我正在对行进行操作，而不是像我怀疑的那样对列进行操作。 通过在“edges”+/-中设置值插入“-1”，如果要实现此版本，请使用if-，elif+，否则使用pass

---

在Python3中

xrange

必须更改为

range

这只是一种与您的版本不同的替代方法，但您可以将其用作灵感。我相信你应该读一下

无论如何。。。这是我对关联矩阵的看法：

rows = 6
cols = 9
ones = [[0,1,2], [0,4,5], [1,3,5,6], [4,5,7], [3,6,8], [7, 8]]

INC = [ [ 0 for i in xrange(cols) ] for j in xrange(rows) ]

for i,row in enumerate(ones):
    for col in row:
        INC[i][col] = 1

[[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
 [1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], 
 [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0], 
 [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0], 
 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1], 
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]]

请注意，我正在对行进行操作，而不是像我怀疑的那样对列进行操作。 通过在“edges”+/-中设置值插入“-1”，如果要实现此版本，请使用if-，elif+，否则使用pass

---

Python3中的必须将

xrange

更改为

range

此关联矩阵是否有模式？如果有规律的话，它可能会帮助我们想出一个答案。我不知道该怎么做。你想要什么？一个{+1,0，-1}的矩阵给出了两个你想成为+/-1的坐标列表？这个关联矩阵有模式吗？如果有规律的话，它可能会帮助我们想出一个答案。我不知道该怎么做。你想要什么？{+1,0，-1}的矩阵给出了两个坐标列表，您希望为+/-1？如何处理权重？权重可以是分配给每条边的参数，如

G.add_edge（1,2，weight=3）

为节点1和2之间的边分配等于3的权重。如何处理权重？权重可以是分配给每个边的参数，如

G.add_edge（1，2，weight=3）

为节点1和2之间的边分配等于3的权重。