判断sparse matrix是否是对称矩阵

参考:
https://stackoverflow.com/questions/48798893/error-in-checking-symmetric-sparse-matrix

import scipy.sparse as sp
import numpy as np
np.random.seed(1)a = sp.random(5, 5, density=0.5)
a

结果如下
在这里插入图片描述

sym_err = a - a.T
sym_check_res = np.all(np.abs(sym_err.data) < 1e-10)  # tune this value
print(sym_check_res)

在这里插入图片描述

adj_dense =np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
print(adj_dense)adj = sp.csr_matrix(adj_dense)
adj

在这里插入图片描述

sym_err = adj - adj.T
sym_check_res=np.all(np.abs(sym_err.data) < 1e-10) 
print(sym_check_res)

在这里插入图片描述

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