有人可以帮助我请如何生成一个加权邻接矩阵从numpy数组基于所有行之间的欧几里德距离，即0和1,0和2，..1和2，…?
给定输入矩阵(5,4)的示例:
matrix = [[2,10,9,6],
[5,1,4,7],
[3,2,1,0],
[10, 20, 1, 4],
[17, 3, 5, 18]]
我想获得一个加权邻接矩阵(5,5)，其中包含节点之间的最小距离，即
if dist(row0, row1)= 10,77 and dist(row0, row2)= 12,84,
--> the output matrix will take the first distance as a column value.
我已经用下面的代码解决了邻接矩阵生成的第一部分:
from scipy.spatial.distance import cdist
dist = cdist( matrix, matrix, metric='euclidean')
，得到如下结果:
array([[ 0. , 10.77032961, 12.84523258, 15.23154621, 20.83266666],
[10.77032961, 0. , 7.93725393, 20.09975124, 16.43167673],
[12.84523258, 7.93725393, 0. , 19.72308292, 23.17326045],
[15.23154621, 20.09975124, 19.72308292, 0. , 23.4520788 ],
[20.83266666, 16.43167673, 23.17326045, 23.4520788 , 0. ]])
但是我还不知道如何指定我们为每个节点选择的邻居的数量，例如2个邻居。例如，我们定义邻居的数量N = 2，那么对于每一行，我们只选择两个距离最小的邻居，我们得到的结果是:
[[ 0. , 10.77032961, 12.84523258, 0, 0],
[10.77032961, 0. , 7.93725393, 0, 0],
[12.84523258, 7.93725393, 0. , 0, 0],
[15.23154621, 0, 19.72308292, 0. , 0 ],
[20.83266666, 16.43167673, 0, 0 , 0. ]]
您可以使用这个更简洁的解决方案从矩阵中获得最小的n。试试下面的命令-
dist.argsort(1).argsort(1)在轴=1上创建一个排名顺序(最小为0，最大为4)，而<= 2决定了您需要从排名顺序中获得的最小值的数量。np.where将其过滤或替换为0。
np.where(dist.argsort(1).argsort(1) <= 2, dist, 0)
array([[ 0. , 10.77032961, 12.84523258, 0. , 0. ],
[10.77032961, 0. , 7.93725393, 0. , 0. ],
[12.84523258, 7.93725393, 0. , 0. , 0. ],
[15.23154621, 0. , 19.72308292, 0. , 0. ],
[20.83266666, 16.43167673, 0. , 0. , 0. ]])
这适用于任何轴，或者如果你想从矩阵中获得最大或最小值。
假设a是您的欧几里得距离矩阵，您可以使用np.argpartition来选择每行nmin/max值。请记住，对角线总是0，欧几里得距离是非负的，所以为了在每行中保持两个最近的点，您需要每行保持三个min(包括对角线上的0)。但是，如果你想设置为max，这就不成立了。
a[np.arange(a.shape[0])[:,None],np.argpartition(a, 3, axis=1)[:,3:]] = 0
输出:
array([[ 0. , 10.77032961, 12.84523258, 0. , 0. ],
[10.77032961, 0. , 7.93725393, 0. , 0. ],
[12.84523258, 7.93725393, 0. , 0. , 0. ],
[15.23154621, 0. , 19.72308292, 0. , 0. ],
[20.83266666, 16.43167673, 0. , 0. , 0. ]])