问题标签 [adjacency-matrix]

有人知道如何在 python 中使用巨大的矩阵吗？我必须使用形状为 (10^6,10^6) 的邻接矩阵并执行包括加法、缩放和点积在内的操作。使用 numpy 数组我遇到了 ram 问题。

这是我和我的朋友们在摆弄之后得出的代码。我们正在尝试做的是读取邻接矩阵（input.txt），然后从中创建一个有向图，以便我们可以使用深度优先搜索来搜索它。我们希望程序的输出提供访问节点的顺序。

java代码： http: //pastebin.com/bAzBadxi

input.txt 文件： http: //pastebin.com/r72J34uA

我的问题是，我们将“n”初始化为什么？（java代码中的第32行）

任何帮助将不胜感激。

给定一个邻接矩阵，你如何找到两个节点之间的最短路径，同时至少遍历每个点一次并返回它需要多少次移动？

例子

给定这个数组

我像这样制作一个相邻的矩阵......

从 0 到 4 的最短路径是 (0-2)(2-1)(1-3)(3-4)，计为 4 步。

我真的不知道如何走得更远。可能是最小生成树解决方案？提前致谢。

我有一个包含 mxn 邻接矩阵的 csv 文件。像这样导出的：

现在我必须导入矩阵，但很难找到正确的函数/方法。

我尝试了以下方法：

但得到：

这是有道理的，因为矩阵不是 nx n。

有没有一种简单的方法来导入 biadjacency_matrix？

谢谢你的帮助。

我有一个有向图的GML文件（政治博客）。我想在 Matlab 中使用这个图作为邻接矩阵。我怎样才能转换它？谢谢。

如果您能向我推荐一个包含允许我列出的函数的 Matlab 库，我将非常高兴：1）由邻接矩阵标识的网络上从源节点到目标节点的所有路径 2）在应用 dijkstra 算法时，我想获取节点列表，不仅是边的距离。

我已经看过这个，但它只是提供最短的距离。

谢谢您的支持。

我是这个网站的新手。我想知道是否有人有转动网格坐标列表的经验（在下面的示例代码中显示为 df）。我编写了一个函数，可以处理非常小的数据集的工作，但运行时间随着数据集大小的增加呈指数增长（我认为 800 像素大约需要 25 小时）。这是因为嵌套的 for 循环，但我不知道如何绕过它。

有谁知道一种方法可以在几千像素长的一组坐标上很好地工作？我已经尝试转换为 SpatialGridDataFrame 并从那里开始，但它不会使邻接矩阵正确。非常感谢您的参与。

我试图在邻接矩阵中找到一条路径，但我总是收到以下错误消息：

这是我的代码：

例如，当我有这样的矩阵时：

例如，我应该验证除了第一个之外， 1inT[0][1]是否还有另一个1in ，因为矩阵是对称的。T[i][1]

我有大约1M 个节点的大型稀疏邻接矩阵，我正在使用MATLAB处理这些矩阵。我想尽可能高效地将这些矩阵转换为网络边缘列表。作为一个示例邻接矩阵来说明这一点：

我在这里称为网络边缘列表的输出是：

我必须做的这段代码会拖延时间。

有没有修改来加快这个速度？另一个性能更好的功能或工具箱？

我正在使用MATLAB。我有非常大的 稀疏矩阵，我想在这个矩阵的每一列上执行一个logical或。bsxfun有一个循环，其中是填充稀疏矩阵for的单个操作。logical在这里，我包含了一个带有一些虚假小数据的示例函数，以查看我想要做什么；

graph_temp并且com_mat更大，大约有1Mfor行和列，并且代码对循环的执行速度非常慢。关于 SO 这里还有另一个相关问题，但我还没有理解它背后的理论，看看我是否也可以将这些解决方案应用于这个问题。

我正在考虑编写一个mexc++ 函数或尝试进行某种嵌套arrayfun，以便将每个logical/bsxfun操作作为更大函数的子例程调用，以避免 for 循环瓶颈。