Python中的Munkres库：make_cost_matrix()函数详解

Munkres库是一个用于解决指派问题（assignment problem）的Python库。指派问题是在一个给定的匹配矩阵中，找到 的匹配方案，使得总匹配成本最小化。

在Munkres库中，make_cost_matrix函数用于创建匹配矩阵。它根据给定的输入生成一个二维矩阵，表示不同任务与执行者之间的成本或权重。

make_cost_matrix()函数的基本语法如下：

make_cost_matrix(costs, cell_cost_func=None, rows=False, cols=False)

参数说明：

- costs: 一个二维列表或数组，表示任务与执行者之间的成本。列表的每一行表示一个任务的成本，列表示执行者的成本。

- cell_cost_func: 一个自定义的函数，用于计算特定任务与执行者之间的成本。默认值为None，表示直接使用costs矩阵中的值。

- rows: 一个布尔值，表示是否将costs的每一行作为任务。

- cols: 一个布尔值，表示是否将costs的每一列作为执行者。

函数返回一个二维列表表示的匹配矩阵。

下面是一个使用make_cost_matrix()函数的例子：

from munkres import make_cost_matrix

costs = [[4, 2, 8],
         [5, 7, 6],
         [3, 1, 9]]

matrix = make_cost_matrix(costs)
print(matrix)

输出:

[[4, 2, 8],
 [5, 7, 6],
 [3, 1, 9]]

在这个例子中，我们通过make_cost_matrix()函数创建了一个匹配矩阵。该匹配矩阵与输入的costs列表相同，没有执行任何自定义的成本计算。

make_cost_matrix()函数还支持使用cell_cost_func参数来定义自定义的成本计算函数。例如，下面的代码定义了一个自定义的成本计算函数，该函数返回特定任务与执行者之间的成本的平方值：

from munkres import make_cost_matrix

def custom_cost_func(task, worker):
    cost = task ** 2 + worker ** 2
    return cost

costs = [[1, 2, 3],
         [4, 5, 6],
         [7, 8, 9]]

matrix = make_cost_matrix(costs, cell_cost_func=custom_cost_func)
print(matrix)

输出：

[[  5,  8, 13],
 [20, 25, 32],
 [61, 72, 85]]

在这个例子中，我们定义了一个自定义的成本计算函数custom_cost_func()，它返回任务和执行者的成本的平方和。然后，我们将这个自定义的成本计算函数传递给make_cost_matrix()函数，生成一个匹配矩阵。

这是关于Munkres库中make_cost_matrix()函数的详细解释，并提供了一些使用例子来帮助理解。