二分图的矩阵表示

Python 网络分析中级

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

矩阵表示

  • 行：一侧分区的节点
  • 列：另一侧分区的节点
  • 单元：有边为 1，否则为 0
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矩阵表示

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示例代码

cust_nodes = [n for n in G.nodes() if G.nodes[n]
                 ['bipartite'] == 'customers']
prod_nodes = [n for n in G.nodes() if G.nodes[n]
                 ['bipartite'] == 'products']

mat = nx.bipartite.biadjacency_matrix(G, 
          row_order=cust_nodes, column_order=prod_nodes)

mat

<3x2 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 3 stored elements in Compressed Sparse Row format>
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矩阵投影

  • 可用矩阵乘法计算投影

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矩阵投影

  • 可用矩阵乘法计算投影

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矩阵投影

  • 可用矩阵乘法计算投影

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矩阵投影

  • 可用矩阵乘法计算投影

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矩阵投影

  • 可用矩阵乘法计算投影

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  • 可用矩阵乘法计算投影

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  • 可用矩阵乘法计算投影

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  • 可用矩阵乘法计算投影

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矩阵投影

  • 可用矩阵乘法计算投影

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  • 可用矩阵乘法计算投影

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  • 可用矩阵乘法计算投影

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矩阵投影

  • 可用矩阵乘法计算投影

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Python 中的矩阵乘法

mat @ mat.T

<5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
 with 23 stored elements in Compressed Sparse Row format>

mat.T @ mat

<10x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
 with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>
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