matlab里怎么把一个复杂的两列的网络矩阵分成较小的子图

有一个文件Co_net存放着合作网络矩阵，1049866行，2列，然后节点是317080个，直接转换成邻接矩阵数据太多，所以想知道怎么将数据分成较小的子图，然后分别生成他们的邻接矩阵，最后再将邻接矩阵组合，获取完整的合作网络矩阵的邻接矩阵

% 读取合作网络矩阵数据
data = load('Co_net.txt'); % 根据实际文件路径进行修改

% 获取节点个数
numNodes = max(max(data));

% 分割合作网络矩阵为较小的子图
numSubgraphs = 10; % 根据需要设置子图个数
subgraphSize = ceil(numNodes / numSubgraphs); % 每个子图的节点数

adjacencyMatrix = sparse(numNodes, numNodes); % 创建稀疏矩阵用于存储邻接矩阵

for i = 1:numSubgraphs
    startIndex = (i-1) * subgraphSize + 1;
    endIndex = min(i * subgraphSize, numNodes);
    
    % 提取子图的边
    subgraphEdges = data(data(:, 1) >= startIndex & data(:, 1) <= endIndex, :);
    
    % 生成子图的邻接矩阵
    subgraphAdjacency = sparse(subgraphEdges(:, 1), subgraphEdges(:, 2), 1, endIndex, endIndex);
    
    % 将子图的邻接矩阵添加到完整的邻接矩阵中
    adjacencyMatrix(startIndex:endIndex, startIndex:endIndex) = subgraphAdjacency;
end

% 显示完整的邻接矩阵
disp(adjacencyMatrix);

在上述示例中，我们首先读取合作网络矩阵数据，然后确定子图的个数和每个子图的节点数。接下来，我们创建一个稀疏矩阵用于存储完整的邻接矩阵，并使用循环将合作网络矩阵分割为较小的子图，并分别生成它们的邻接矩阵。最后，我们将子图的邻接矩阵添加到完整的邻接矩阵中，并显示完整的邻接矩阵。

请根据实际情况修改示例代码中的文件路径和子图个数，以适应你的数据。

lab代码如下：

%% 读入数据 filename = 'Co_net.csv'; data = readmatrix(filename);

%% 将网络矩阵分成较小的子图 N = size(data, 1); % 总节点数量 n_sub = 10; % 子图数量 sub_size = ceil(N / n_sub); % 每个子图的节点数量 for i = 1:n_sub % 计算子图中节点的范围 start_idx = (i - 1) * sub_size + 1; end_idx = min(i * sub_size, N);

% 提取子图节点
sub_nodes = start_idx:end_idx;
sub_data = data(ismember(data(:, 1), sub_nodes), :);
sub_data = sub_data(ismember(sub_data(:, 2), sub_nodes), :);

% 转换成邻接矩阵
adj_matrix = sparse(sub_data(:, 1), sub_data(:, 2), 1, max(sub_nodes), max(sub_nodes));

% 保存邻接矩阵
filename = sprintf('adj_matrix_%d.mat', i);
save(filename, 'adj_matrix');

end

%% 将邻接矩阵组合起来形成完整的邻接矩阵 adj_matrix_full = sparse(N, N); for i = 1:n_sub % 加载子图的邻接矩阵 filename = sprintf('adj_matrix_%d.mat', i); load(filename, 'adj_matrix');

% 将子图的邻接矩阵添加到完整的邻接矩阵中
start_idx = (i - 1) * sub_size + 1;
end_idx = min(i * sub_size, N);
adj_matrix_full(start_idx:end_idx, start_idx:end_idx) = adj_matrix;

end

% 输出完整的邻接矩阵 filename = 'adj_matrix_full.mat'; save(filename, 'adj_matrix_full');

% 绘制完整的网络图 g = graph(adj_matrix_full); figure(); plot(g);

% 输出完整的网络指标 fprintf('全网节点数量：%d\n', numnodes(g)); fprintf('全网边数量：%d\n', numedges(g)); fprintf('全网平均度数：%f\n', mean(degree(g)));