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python scipy sparse.csgraph.csgraph_from_dense用法及代码示例

用法:

scipy.sparse.csgraph.csgraph_from_dense(graph, null_value=0, nan_null=True, infinity_null=True)

根据密集矩阵构造CSR-format稀疏图。

0.11.0版中的新函数。

参数:

grapharray_like

输入图。形状应为(n_nodes,n_nodes)。

null_valuefloat 或 None (可选参数)

表示图中非边的值。默认值为零。

infinity_nullbool

如果为True(默认),则将无限项(正数和负数)都视为空边。

nan_nullbool

如果为True(默认值),则将NaN条目视为非边

返回值:

csgraphcsr_matrix

图的压缩稀疏表示

例子:

>>> from scipy.sparse.csgraph import csgraph_from_dense
>>> graph = [
... [0, 1 , 2, 0],
... [0, 0, 0, 1],
... [0, 0, 0, 3],
... [0, 0, 0, 0]
... ]
>>> csgraph_from_dense(graph)
<4x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 4 stored elements in Compressed Sparse Row format>

注:本文由纯净天空筛选整理自 scipy.sparse.csgraph.csgraph_from_dense。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。