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如何在二维数组中正确赋值?

如何在二维数组中正确赋值?

哔哔one 2023-10-18 21:15:00
我正在尝试为图中节点的每个子集分配一个热编码。下面是我正在尝试的代码import networkx as nximport numpy as npgraph=nx.karate_club_graph()nodes=list(graph.nodes())n=graph.number_of_nodes()subset_nodes=[1,2]for v in subset_nodes:    y=nodes.index(v)    prob_vec=np.zeros((n,n))    prob_vec[0][y]=1    print(prob_vec)我得到这个结果[0. 1. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] ... [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]][[0. 0. 1. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] ... [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]I expect a matrix, with the subset nodes rows contains one hot encoding(1 value for each node in the subset node and others being zeros) like below:[0. 1. 0. ... 0. 0. 0.] [0.0 . 1. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] ... [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]任何帮助都感激不尽
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1 回答

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小唯快跑啊

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如果我明白你想要做什么,我认为你需要稍微调整你的代码。您当前正在打印每个循环并将每个循环的 prob_vec 重置为 0。我认为你想做更多这样的事情:


import networkx as nx

import numpy as np

graph=nx.karate_club_graph()

nodes=list(graph.nodes())

n=graph.number_of_nodes()

subset_nodes=[1,2]


prob_vec=np.zeros((n,n))

for v in range(n):

  y = nodes.index(v)

  if y in subset_nodes:

    prob_vec[v][y]=1


print(prob_vec)

这输出:


[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]

 [0. 1. 0. ... 0. 0. 0.]

 [0. 0. 1. ... 0. 0. 0.]

 ...

 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]


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