to_numpy_recarray

to_numpy_recarray(G, nodelist=None, dtype=None, order=None)

以numpy recarray形式返回图形邻接矩阵。

2.7 版后已移除: to_numpy_recarray is deprecated and will be removed in NetworkX 3.0. Use nx.to_numpy_array(G, dtype=dtype, weight=None).view(np.recarray) instead.

参数

G图表

用于构建NumPy重新数组的网络X图。

nodelist列表，可选

行和列根据中的节点进行排序 nodelist 。如果 nodelist 为NONE，则排序由G.Nodes()生成。

dtypeNumPy数据类型，可选

用于初始化NumPy重新数组的名为dtype的有效NumPy。假定数据类型名称是图边属性字典中的关键字。默认为 dtype([("weight", float)]) 。

order{‘C’，‘F’}，可选

在内存中是以C顺序存储多维数据，还是按Fortran顺序(按行或按列)存储多维数据。如果为None，则使用NumPy默认值。

返回

MNumPy重新数组

将指定的边数据表示为块重数组的图

笔记

什么时候？ nodelist 不包含中的每个节点 G ，邻接矩阵是从 G 这是由中的节点引起的 nodelist .

实例

>>> G = nx.Graph()
>>> G.add_edge(1, 2, weight=7.0, cost=5)
>>> A = nx.to_numpy_recarray(G, dtype=[("weight", float), ("cost", int)])
>>> print(A.weight)
[[0. 7.]
 [7. 0.]]
>>> print(A.cost)
[[0 5]
 [5 0]]