我已将Cuthill-McKee算法的SciPy实现稀疏非对称矩阵，输出是长度为的数组，文档称之为“排列数组” .
如何使用这个“排列”数组？
显然，该数组以某种方式表示我的矩阵将如何重新排序，但长度为的排列数组仅足以重新排序一个轴。我错过了什么？
在 SciPy 中应用 Cuthill-McKee 的结果
计算科学
算法
Python
稀疏矩阵
矩阵
scipy
2021-12-02 22:58:43
2个回答
反向 Cuthill-McKee 算法产生适用于行和列的重新排序。这是因为它通过将矩阵视为（无向）连接节点的图来工作。根据 SciPy 中的函数文档，输出数组是排列后的行/列索引，因此您可以简单地执行以下操作
perm = reverse_cuthill_mckee(arr_orig)
arr_perm = arr_orig[perm, perm]
numpy 的花哨的索引功能会处理它。当然，这涉及复制您的数组，我认为这是可以接受的。
我不确定尼克的回答是否正确，或者它在以前的版本中是否有效，但在这个版本中并没有。
首先，reverse_cuthill_mckee不将 NumPy 数组作为输入，但它需要一个csr_matrix.
我认为应该是：
arr = [
[0, 1 , 2, 0],
[0, 0, 0, 1],
[2, 0, 0, 3],
[0, 0, 0, 0]
]
graph = csr_matrix(arr)
perm = reverse_cuthill_mckee(graph)
reord_arr = csr_matrix.toarray(graph[perm])
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