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construct_dist_matrix(graph, predecessors, directed=True, null_value=np.inf)
Construct distance matrix from a predecessor matrix
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
graph : array_like or sparse
The N x N matrix representation of a directed or undirected graph.
If dense, then non-edges are indicated by zeros or infinities.
predecessors : array_like
The N x N matrix of predecessors of each node (see Notes below).
directed : bool, optional
If True (default), then operate on a directed graph: only move from
point i to point j along paths csgraph[i, j].
If False, then operate on an undirected graph: the algorithm can
progress from point i to j along csgraph[i, j] or csgraph[j, i].
null_value : bool, optional
value to use for distances between unconnected nodes. Default is
np.inf
Returns
-------
dist_matrix : ndarray
The N x N matrix of distances between nodes along the path specified
by the predecessor matrix. If no path exists, the distance is zero.
Notes
-----
The predecessor matrix is of the form returned by
:func:`graph_shortest_path`. Row i of the predecessor matrix contains
information on the shortest paths from point i: each entry
predecessors[i, j] gives the index of the previous node in the path from
point i to point j. If no path exists between point i and j, then
predecessors[i, j] = -9999
reconstruct_path(csgraph, predecessors, directed=True)
Construct a tree from a graph and a predecessor list.
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
csgraph : array_like or sparse matrix
The N x N matrix representing the directed or undirected graph
from which the predecessors are drawn.
predecessors : array_like, one dimension
The length-N array of indices of predecessors for the tree. The
index of the parent of node i is given by predecessors[i].
directed : bool, optional
If True (default), then operate on a directed graph: only move from
point i to point j along paths csgraph[i, j].
If False, then operate on an undirected graph: the algorithm can
progress from point i to j along csgraph[i, j] or csgraph[j, i].
Returns
-------
cstree : csr matrix
The N x N directed compressed-sparse representation of the tree drawn
from csgraph which is encoded by the predecessor list.
csgraph_to_masked(csgraph)
Convert a sparse graph representation to a masked array representation
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
csgraph : csr_matrix, csc_matrix, or lil_matrix
Sparse representation of a graph.
Returns
-------
graph : MaskedArray
The masked dense representation of the sparse graph.
csgraph_to_dense(csgraph, null_value=0)
Convert a sparse graph representation to a dense representation
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
csgraph : csr_matrix, csc_matrix, or lil_matrix
Sparse representation of a graph.
null_value : float, optional
The value used to indicate null edges in the dense representation.
Default is 0.
Returns
-------
graph : ndarray
The dense representation of the sparse graph.
Notes
-----
For normal sparse graph representations, calling csgraph_to_dense with
null_value=0 produces an equivalent result to using dense format
conversions in the main sparse package. When the sparse representations
have repeated values, however, the results will differ. The tools in
scipy.sparse will add repeating values to obtain a final value. This
function will select the minimum among repeating values to obtain a
final value. For example, here we'll create a two-node directed sparse
graph with multiple edges from node 0 to node 1, of weights 2 and 3.
This illustrates the difference in behavior:
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> data = np.array([2, 3])
>>> indices = np.array([1, 1])
>>> indptr = np.array([0, 2, 2])
>>> M = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(2, 2))
>>> M.toarray()
array([[0, 5],
[0, 0]])
>>> csgraph_to_dense(M)
array([[0, 2],
[0, 0]])
The reason for this difference is to allow a compressed sparse graph to
represent multiple edges between any two nodes. As most sparse graph
algorithms are concerned with the single lowest-cost edge between any
two nodes, the default scipy.sparse behavior of summming multiple weights
does not make sense in this context.
The other reason for using this routine is to allow for graphs with
zero-weight edges. Let's look at the example of a two-node directed
graph, connected by an edge of weight zero:
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> data = np.array([0.0])
>>> indices = np.array([1])
>>> indptr = np.array([0, 2, 2])
>>> M = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(2, 2))
>>> M.toarray()
array([[0, 0],
[0, 0]])
>>> csgraph_to_dense(M, np.inf)
array([[ Inf, 0.],
[ Inf, Inf]])
In the first case, the zero-weight edge gets lost in the dense
representation. In the second case, we can choose a different null value
and see the true form of the graph.
csgraph_from_dense(graph, null_value=0, nan_null=True, infinity_null=True)
Construct a CSR-format sparse graph from a dense matrix.
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
graph : array_like
Input graph. Shape should be (n_nodes, n_nodes).
null_value : float or None (optional)
Value that denotes non-edges in the graph. Default is zero.
infinity_null : bool
If True (default), then infinite entries (both positive and negative)
are treated as null edges.
nan_null : bool
If True (default), then NaN entries are treated as non-edges
Returns
-------
csgraph : csr_matrix
Compressed sparse representation of graph,
csgraph_masked_from_dense(graph, null_value=0, nan_null=True,
infinity_null=True, copy=True)
Construct a masked array graph representation from a dense matrix.
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
graph : array_like
Input graph. Shape should be (n_nodes, n_nodes).
null_value : float or None (optional)
Value that denotes non-edges in the graph. Default is zero.
infinity_null : bool
If True (default), then infinite entries (both positive and negative)
are treated as null edges.
nan_null : bool
If True (default), then NaN entries are treated as non-edges
Returns
-------
csgraph : MaskedArray
masked array representation of graph
csgraph_from_masked(graph)
Construct a CSR-format graph from a masked array.
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
graph : MaskedArray
Input graph. Shape should be (n_nodes, n_nodes).
Returns
-------
csgraph : csr_matrix
Compressed sparse representation of graph,
Format string allocated too short. ndarray is not Fortran contiguous graph should have two dimensions graph and predecessors must have the same shape csgraph should be a square matrix csgraph must be lil, csr, or csc format Non-native byte order not supported Format string allocated too short, see comment in numpy.pxd unknown dtype code in numpy.pxd (%d) /home/travis/build/GetStream/pypi/scipy-0.15.1/scipy/sparse/csgraph/_tools.pyx
csgraph_to_dense(csgraph, null_value=0)
Convert a sparse graph representation to a dense representation
.. versionadded:: 0.11.0
Parameters
----------
csgraph : csr_matrix, csc_matrix, or lil_matrix
Sparse representation of a graph.
null_value : float, optional
The value used to indicate null edges in the dense representation.
Default is 0.
Returns
-------
graph : ndarray
The dense representation of the sparse graph.
Notes
-----
For normal sparse graph representations, calling csgraph_to_dense with
null_value=0 produces an equivalent result to using dense format
conversions in the main sparse package. When the sparse representations
have repeated values, however, the results will differ. The tools in
scipy.sparse will add repeating values to obtain a final value. This
function will select the minimum among repeating values to obtain a
final value. For example, here we'll create a two-node directed sparse
graph with multiple edges from node 0 to node 1, of weights 2 and 3.
This illustrates the difference in behavior:
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> data = np.array([2, 3])
>>> indices = np.array([1, 1])
>>> indptr = np.array([0, 2, 2])
>>> M = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(2, 2))
>>> M.toarray()
array([[0, 5],
[0, 0]])
>>> csgraph_to_dense(M)
array([[0, 2],
[0, 0]])
The reason for this difference is to allow a compressed sparse graph to
represent multiple edges between any two nodes. As most sparse graph
algorithms are concerned with the single lowest-cost edge between any
two nodes, the default scipy.sparse behavior of summming multiple weights
does not make sense in this context.
The other reason for using this routine is to allow for graphs with
zero-weight edges. Let's look at the example of a two-node directed
graph, connected by an edge of weight zero:
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> data = np.array([0.0])
>>> indices = np.array([1])
>>> indptr = np.array([0, 2, 2])
>>> M = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(2, 2))
>>> M.toarray()
array([[0, 0],
[0, 0]])
>>> csgraph_to_dense(M, np.inf)
array([[ Inf, 0.],
[ Inf, Inf]])
In the first case, the zero-weight edge gets lost in the dense
representation. In the second case, we can choose a different null value
and see the true form of the graph.
Tools and utilities for working with compressed sparse graphs
graph should be a square array scipy.sparse.csgraph._tools ndarray is not C contiguous csgraph_to_dense (line 158) csgraph_masked_from_dense construct_dist_matrix csgraph_from_masked csgraph_from_dense csgraph_to_masked reconstruct_path csgraph_to_dense validate_graph masked_invalid isspmatrix_lil isspmatrix_csr isspmatrix_csc masked_values infinity_null copy_if_dense searchsorted scipy.sparse predecessors masked_array dense_output RuntimeError dist_matrix _validation null_value isspmatrix csr_output csr_matrix compressed ValueError nan_null idx_grid directed minimum indices float64 csgraph asarray argsort indptr __import__ cumsum astype arange zeros tocsr shape ravel range order numpy nnull isnan isinf int32 graph empty dtype data2 data1 array ITYPE DTYPE __test__ pind ones ndim mask __main__ fill data copy bool sum nan inf np ma Zg Zf Zd q l i h g f d c b Q O N L I H C B ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÀ" À" " " P " À" À" " " 0 " À" 0 " p" " À" p" " À" p
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