基于图的边缘的相应分数

Question

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我想根据边缘列表得到相应的分数向量。分数数组代表一个邻接矩阵，其中得分（1,2）代表边缘（1,2）

import numpy as np

score = np.array([
    [0.9, 0.7, 0.2, 0.6, 0.4],
    [0.7, 0.9, 0.6, 0.8, 0.3],
    [0.2, 0.6, 0.9, 0.4, 0.7],
    [0.6, 0.8, 0.4, 0.9, 0.3],
    [0.4, 0.3, 0.7, 0.3, 0.9]])

l2= [(3, 5), (1, 4), (2, 3), (3, 4), (2, 5), (4, 5)]

Answer 1

我们可以将保存索引的元组列表转换为数组，然后使用slicing或tuple packed。

所以，转换为数组：

l2_arr = np.asarray(l2)-1

然后，一种方法是 -

score[l2_arr[:,0], l2_arr[:,1]]

另一个 -

score[tuple(l2_arr.T)]

为了完整性，这里有一个使用循环理解来提取行，列索引，从而避免任何数组转换 -

score[[i[0]-1 for i in l2], [i[1]-1 for i in l2]]