NetworkX

numpy数组邻接矩阵创建图

  • nx.from_numpy_array(A, parallel_edges=False, create_using=None)ref
    • 默认创建nx.Graph，A中非对称部分只要存在一个则认为存在边，构成无向图

pyg

torch_geometric.utils

  • dense_to_sparse(adj) -> (edge_index, edge_attr) ，转换邻接矩阵为COO格式edge_index
  • to_dense_adj(edge_index, *) -> adj，形状(B, max_num_nodes, max_num_nodes)
  • to_undirected(edge_index, *) -> edge_index, [edge_attr]，增加边以构成无向图，返回新的边，如果提供边属性则还会合并(add, mean, min, max, mul)重复的边属性，并返回。(i, j)与(j, i)被认为是重复的边
  • remove_isolated_nodes(edge_index, edge_attr=None, num_nodes=None)，移除孤立节点，重新对边编号，返回(edge_index, edge_attr, node_mask)，其中node_mask是节点的布尔掩码