Question

我正在尝试创建

[[ 1,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
 [-1,  0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0],
 [ 0, -1,  0, -1,  0,  1,  1,  0,  0],
 [ 0,  0,  0,  0, -1, -1,  0,  1,  0],
 [ 0,  0, -1,  0,  0,  0, -1,  0,  1],
 [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1, -1]]

S=[1, 2, 3, 4, 5, 6]
D=[[1, 2], [1, 3], [1, 5], [2, 3], [2, 4], [3, 4], [3, 5], [4, 6], [5, 6]]
INC = [[0]*len(D) for _ in range(len(S))]

for i in range(len(D)):

在此之后，我做了一些错误，我只是得到一个零的矩阵

    for j in S:
        if i == j:
            INC.append(1)

我已经尝试将D吐入两个不同的列表，但它开始变得复杂了

my_list1 = [i[0] for i in D]
my_list2 = [i[1] for i in D]

Answer 1

我猜你想要什么......你的变量名很差。我不知道负值来自何处（它是有向图吗？从未使用过关系矩阵），但我从NetworkX (networkx)开始。

import networkx as nx

nodes = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
edges = [[1, 2], [1, 3], [1, 5], [2, 3], [2, 4], [3, 4], [3, 5], [4, 6], [5, 6]]

G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

incidence_matrix = -nx.incidence_matrix(G, oriented=True) # this returns a scipy sparse matrix
print(incidence_matrix.toarray())

输出：

[[ 1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [-1.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0. -1.  0. -1.  0.  1.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0. -1. -1.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0. -1.  0.  0.  0. -1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0. -1. -1.]]

Answer 2

这只是一种与您的版本不同的替代方法，但您可以将其用作灵感。我相信你应该阅读append。

无论如何......这是我对你的关联矩阵的看法：

rows = 6
cols = 9
ones = [[0,1,2], [0,4,5], [1,3,5,6], [4,5,7], [3,6,8], [7, 8]]

INC = [ [ 0 for i in xrange(cols) ] for j in xrange(rows) ]

for i,row in enumerate(ones):
    for col in row:
        INC[i][col] = 1

[[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
 [1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], 
 [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0], 
 [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0], 
 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1], 
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]]

请注意，我正在操作行，而不是列，因为我怀疑你在做什么。通过使“edge”中的值+/-插入'-1'并使用if - ，elif +，否则如果要实现此版本则传递。

在Python3中 xrange必须更改为range

如何创建关联矩阵

2 个答案: