python中的邻近图

Question

我对Python编码比较陌生（我主要是因为运行速度而从R转换过来的），我正试图弄清楚如何编写接近图。在

也就是说，假设我在d维欧几里德空间中有一组均匀分布的点，这些就是我的节点。我想把这两个点连接成一个无向图当且仅当它们在e内相距。如何使用参数对其进行功能编码：

• n： 同一轴线上两点之间的间距
• d： R^d尺寸
• e： 允许边存在的最大距离。在

Answer 1

这段代码应该可以工作，尽管它肯定不是最有效的。它将遍历每个节点并检查它与所有其他节点的距离（这些节点尚未与之进行比较）。如果这个距离小于您的值e，则连通矩阵中的相应值被设置为1。零表示两个节点未连接。在

在这段代码中，我假设您的nodeList是nodeList = [[x1,y1,...],[x2,y2,...],...[xN,yN,...]]形式的笛卡尔坐标列表。我还假设你有一个叫做calcDistance的函数，它返回两个笛卡尔坐标之间的欧几里德距离。这已经足够基本了，我还没有为此编写代码，而且在任何情况下，使用函数都允许将来的泛化和可修改性。在

numNodes = len(nodeList)
connected = np.zeros([numNodes,numNodes])
for i, n1 in enumerate(nodeList):
    for j, n2 in enumerate(nodeList[i:]):
        dist = calcDistance(n1, n2)
        if dist < e:
            connected[i,j] = 1
            connected[j,i] = 1

Answer 2

graph-tool库有{a2}。所以你可以这样做，假设你有numpy和{}：

coords = numpy.meshgrid(*(numpy.linspace(0, (n-1)*delta, n) for i in range(d)))
# coords is a Python list of numpy arrays
coords = [c.flatten() for c in coords]
# now coords is a Python list of 1-d numpy arrays
coords = numpy.array(coords).transpose()
# now coords is a numpy array, one row per point
g = graph_tool.generation.geometric_graph(coords, e*(1+1e-9))

愚蠢的e*(1+1e-9)是因为你的标准是“distance<；=e”，而geometric_graph的标准是“distance<；e”。在

有一个名为delta的参数没有提到，因为我认为您对参数n的描述是对两个参数（点之间的间距和点数）起作用。在