使用Numpy或Scipy从邻接矩阵连接的组件 - python

我有以下邻接矩阵：

array([[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0]])

可以这样画：

我的目标是确定连接图ABC和DEFG。似乎我需要深度优先搜索算法以及Scipy implemented it。所以这是我的代码：

from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse.csgraph import depth_first_order
import numpy as np

test = np.asarray([
    [0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
    [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
    [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
    [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0]
])

graph = csr_matrix(test)
result = depth_first_order(graph, 0)

但是我没有得到结果：

>>> result
(array([0, 1, 2]), array([-9999,     0,     1, -9999, -9999, -9999, -9999]))

那是什么array([-9999, 0, 1, -9999, -9999, -9999, -9999])？而且，在文档中，他们谈论的是稀疏矩阵，而不是邻接矩阵。但是从定义上来说，邻接矩阵似乎是一个稀疏矩阵，因此我不清楚。

python大神给出的解决方案

尽管确实可以使用DFS查找连接的组件，但SciPy可以通过scipy.sparse.csgraph.connected_components使其变得更加容易。以您的示例为例：

In [3]: connected_components(test)                                                              
Out[3]: (2, array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], dtype=int32))

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