【发布时间】:2015-02-15 07:02:27
【问题描述】:
我正在使用如下网络构建图:
>>> import networkx as nx
>>>
>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_edge(1, 2, weight = 1.0)
>>> G.add_edge(1, 4, weight = 2.0)
>>> G.add_edge(2, 3, weight = 3.0)
>>> G.add_edge(2, 4, weight = 4.0)
>>> G.add_edge(3, 4, weight = 5.0)
>>> G.add_edge(3, 5, weight = 6.0)
>>> G.add_edge(4, 5, weight = 7.0)
然后我使用 csr 格式将矩阵压缩为 scipy 矩阵:
S = nx.to_scipy_sparse_matrix(G, format='csr')
我将矩阵恢复为密集形式:
>>> S.todense()
matrix([[ 0., 1., 0., 2., 0.],
[ 0., 0., 3., 4., 0.],
[ 0., 0., 0., 5., 6.],
[ 0., 0., 0., 0., 7.],
[ 0., 0., 0., 0., 0.]])
如何访问该矩阵的每个元素?我试过 S.todense()[0][0]。但它不起作用?有人可以帮忙吗?
【问题讨论】:
标签: python numpy matrix scipy networkx