Python SciPy csgraph.reconstruct_path用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.sparse.csgraph.reconstruct_path 的用法。

用法:

scipy.sparse.csgraph.reconstruct_path(csgraph, predecessors, directed=True)#

從圖和前驅列表構造一棵樹。

參數 ：：

csgraph： 數組 或稀疏矩陣

N x N 矩陣，表示從中繪製前驅圖的有向圖或無向圖。

predecessors： 數組，一維

樹的前輩索引的length-N 數組。節點 i 的父節點的索引由前輩 [i] 給出。

directed： 布爾型，可選

如果為 True(默認值)，則對有向圖進行操作：僅沿著路徑 csgraph[i, j] 從點 i 移動到點 j。如果為 False，則對無向圖進行操作：算法可以沿著 csgraph[i, j] 或 csgraph[j, i] 從點 i 前進到 j。

返回 ：：

cstree： 企業社會責任矩陣

從 csgraph 繪製的樹的 N x N 定向 compressed-sparse 表示，該樹由前驅列表編碼。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> from scipy.sparse.csgraph import reconstruct_path

>>> graph = [
... [0, 1, 2, 0],
... [0, 0, 0, 1],
... [0, 0, 0, 3],
... [0, 0, 0, 0]
... ]
>>> graph = csr_matrix(graph)
>>> print(graph)
  (0, 1)    1
  (0, 2)    2
  (1, 3)    1
  (2, 3)    3

>>> pred = np.array([-9999, 0, 0, 1], dtype=np.int32)

>>> cstree = reconstruct_path(csgraph=graph, predecessors=pred, directed=False)
>>> cstree.todense()
matrix([[0., 1., 2., 0.],
        [0., 0., 0., 1.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])