如何在python中获取最小生成树矩阵
Arslan Ali Awan |
最初，我有二维数组。通过使用此数组，我创建了一个在其边缘具有权重的图形。现在，我正在尝试使用此图制作最小生成树矩阵，但我不能按需制作。我正在使用以下代码制作图形。
G = nx.from_numpy_matrix(ED_Matrix, create_using=nx.DiGraph)
layout = nx.spring_layout(G)
sizes = len(ED_Matrix)
nx.draw(G, layout, with_labels=True, node_size=sizes)
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
output = nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=layout, edge_labels=labels)
plt.show()
它给出这样的输出 
现在我正在使用MST代码，以获取其MST矩阵，但其给出了这样的错误。
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse.csgraph import minimum_spanning_tree
Tcsr = minimum_spanning_tree(G)
Tcsr.toarray().astype(int)
Mathfux
考虑到scipy文档中的示例，应该从G的邻接矩阵（而不是G）构造它。
您可能希望在计算（分配）时G用nx.adjacency_matrix(G)或csr_matrix(nx.adjacency_matrix(G))或ED_Matrix本身替换Tcsr：
Tcsr = minimum_spanning_tree(nx.adjacency_matrix(G)) #or
Tcsr = minimum_spanning_tree(csr_matrix(nx.adjacency_matrix(G))) #or
Tcsr = minimum_spanning_tree(ED_Matrix)
Tcsr是一个稀疏矩阵，稍后将其转换为numpy数组。
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