csv稀疏矩阵python

我有一个大的csv文件，其中列出了图中节点之间的连接。例如：csv稀疏矩阵python

0001,95784
0001,98743
0002,00082
0002,00091

因此，这意味着该节点ID 0001连接到节点95784和98743等。我需要在numpy中将它读入稀疏矩阵。我怎样才能做到这一点？我是python的新手，所以这些教程也会有帮助。

来源

2009-12-21 Ankur Chauhan

你说的 '0001连接到95784'，在你想拥有矩阵的条件是什么意思？ – kender 2009-12-21 08:44:32

通过这个我的意思是节点（id：0001）有一个定向链接到节点（ID：95784） – 2009-12-21 09:57:34

使用lil_matrix SciPy的的（列表矩阵的列表）。实施例。

基于行的链表列表矩阵。

这包含行的列表（self.rows），其中每个列都是非零元素的列索引的排序列表。它还包含这些元素列表的列表（self.data）。

$ cat 1938894-simplified.csv 
0,32 
1,21 
1,23 
1,32 
2,23 
2,53 
2,82 
3,82 
4,46 
5,75 
7,86 
8,28

代码：

#!/usr/bin/env python 

import csv 
from scipy import sparse 

rows, columns = 10, 100 
matrix = sparse.lil_matrix((rows, columns)) 

csvreader = csv.reader(open('1938894-simplified.csv')) 
for line in csvreader: 
    row, column = map(int, line) 
    matrix.data[row].append(column) 

print matrix.data

输出：

[[32] [21, 23, 32] [23, 53, 82] [82] [46] [75] [] [86] [28] []]

来源

2009-12-21 09:29:16 miku

正是我需要的。任何可以推荐的优秀的scipy资源？ – 2009-12-21 09:54:20

我想http://docs.scipy.org/doc/将是一个起点.. – miku 2009-12-21 09:56:26

一个小问题。 csv中的数字不是指数。他们是IDS即：该文件与 0001001,9304045 0001001,9308122 0001001,9309097 0001001,9311042 0001001,9401139 0001001,9404151 0001001,9407087 0001001,9408099 0001001,9501030 0001001,9503124 开始那么，如何将这些ID转换为数字索引，ID服务器只是识别节点的目的，如果它们是唯一的，它们可能会被替换为等效索引。我该如何做到这一点。我知道我可以制作与最大ID一样大的行和列，但这看起来很浪费，因为像索引0-1001那样的节点被浪费了。 – 2009-12-21 10:01:24

如果你想要一个邻接矩阵，你可以这样做：

from scipy.sparse import * 
from scipy import * 
from numpy import * 
import csv 
S = dok_matrix((10000,10000), dtype=bool) 
f = open("your_file_name") 
reader = csv.reader(f) 
for line in reader: 
    S[int(line[0]),int(line[1])] = True

来源

2009-12-21 09:04:45 tkerwin

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从网站：

NetworkX是一个Python包的创建，操作和结构，动力学和复杂网络的功能研究。

>>> import networkx as nx 
>>> G=nx.Graph() 
>>> G.add_edge(1,2) 
>>> G.add_node("spam") 
>>> print G.nodes() 
[1, 2, 'spam'] 
>>> print G.edges() 
[(1, 2)]

来源

2009-12-21 09:25:29 mavnn

csv稀疏矩阵python

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