python用pandas生成邻接矩阵

本文介绍了如何使用Python计算二维坐标系中各点之间的欧氏距离,并将结果转化为邻接矩阵。通过dfSheet字典初始化,对点集(x, y)进行遍历,实现绝缘作用,最后输出完整的邻接矩阵。
部署运行你感兴趣的模型镜像
import random as rand
import pandas as pd
from math import sqrt
# 测试用的xy坐标
x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
y=[2,4,6,7,2,3,5,7,8]
#生成一个全为0.0的空字典以创建dataframe
dfSheet={'%s'%i:[float(0) for a in range(len(x))] for i in range(len(y))}

# 计算点与点距离
def Dis(sheet):
	df=pd.DataFrame(sheet)
	for i in range(len(x)):
		for j in range(len(x)):
			# 判断是否为指向自身的点
			if i != j:
				df['%s'%i][j]=sqrt(pow(int(x[i])-int(x[j]),2)+pow(int(y[i])-int(y[j]),2))
			else:
                # 把指向自身的权重放大,绝缘作用
				df['%s'%i][j]=9999999
	# 打印出邻接矩阵
    print(df)	
Dis(dfSheet)




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