如何将不相连的邻接矩阵转化为图片

如何将不相连的邻接矩阵转化为图片方法。

自身确定一个邻接矩阵，然后通过循环的方式添加变，然后输出图像

图片转化成矩阵

方法一：

使用 PIL 的方法 + img.getdata() 提取数据 + np.array() 的转换

最后得到的结果是个二维数组

使用DGL框架调用图神经网络算法作节点分类时，需要准备的主要是两个东西：

1、节点特征矩阵

2、拓扑图

其中拓扑图的格式要求是：DGLGraph，有三种方式得到这种格式：

1、自己添加和节点和边

2、转化其他形式的数据,如networkx的图和scipy的稀疏矩阵（作为邻接矩阵）

3、从csv文件加载图

相比同质图，异质图里可以有不同类型的节点和边。这些不同类型的节点和边具有独立的ID空间和特征。 例如在下图中，”用户”和”游戏”节点的ID都是从0开始的，而且两种节点具有不同的特征。

与异构图相关联的 metagraph 就是图的模式。它指定节点集和节点之间的边的类型约束。 metagraph 中的一个节点 u 对应于相关异构图中的一个节点类型。 metagraph 中的边 (u,v) 表示在相关异构图中存在从 u 型节点到 v 型节点的边。

注意，同构图和二分图只是一种特殊的异构图，它们只包括一种关系。

使用PYG框架调用图神经网络算法作节点分类时，需要准备的是：

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