最近在完成毕业设计,daoshi提供了物种故障加正常的数据集,但是数据集只有采样的频率数,
但是别人的模型中的数据集都有边、节点关系什么的,这些是怎么来的呀?怎样才能做成跟博主一样的数据集,下面是博主做的:
下面的代码是网上找的,但是我的数据集里面什么都没有,source,target都没有,请问应该怎么搞?
# 读取原始数据集
data = pd.read_csv(r"C:\Users\HP\Desktop\mydata\alldataaa\mydataknn1.csv")
# 构建图
G = nx.DiGraph()
for _, row in data.iterrows():
G.add_edge(row['source'], row['target'], attr_dict=row.to_dict())
# 提取节点特征和边属性
x = torch.tensor([G.nodes[node]['feature'] for node in G.nodes()])
edge_attr = torch.tensor([G.edges[edge]['attr'] for edge in G.edges()])
# 构建边索引
edge_index = torch.tensor([[e[0], e[1]] for e in G.edges()]).t().contiguous()
# 提取标签信息
y = torch.tensor(data['label'].values)
# 打印输出
print('x shape:', x.shape)
print('edge_attr shape:', edge_attr.shape)
print('edge_index shape:', edge_index.shape)
print('y shape:', y.shape)