如何解释networkx.adjacency_matrix中的indptr？

Question

我正在使用networkx中的python。我测试了函数adjacency_matrix，但我无法理解一些结果。例如：

import networkx as nx 
import numpy as np

g = nx.Graph()
g.add_nodes_from([1,2,3])
g.add_edges_from([[1,2],[2,3],[1,3]])
adj = nx.adjacency_matrix(g)
print adj.todense()
# [[0 1 1]
#  [1 0 1]
#  [1 1 0]]
print adj.__dict__
# {'indices': array([1, 2, 0, 2, 0, 1]), 'indptr': array([0, 2, 4, 6]), 'maxprint'
# : 50, '_shape': (3, 3), 'data': array([1, 1, 1, 1, 1, 1])}

在print adj.__dict__的结果中，indices和indptr代表什么？我认为它们是用于重建邻接矩阵的关键信息，以及data属性。但我无法弄清楚它是如何实现的。

谢谢大家的帮助！

Answer 1

由adj提供的

nx.adjacency_matrix是您的邻接矩阵的compressed sparse row矩阵格式。

压缩格式

  

表示由三个（一维）数组组成的矩阵M，它们分别包含[非]值，行的范围和列索引。

在您的情况下，adj.indices是一维（numpy）数组，其索引为邻接矩阵的非零值。与adj.indptr一起，您可以知道矩阵中非零值的确切位置。根据定义adj.indptr[0] == 0和adj.indptr[i] == adj.indptr[i-1] + number of nonzero values at row i。 data属性是指非零值，在您的情况下，它们都是1。