1.在进行图嵌入学习时，我们通过复现现有的方法会得到节点的表示，其是以txt文件存在的，如图所示：
2.我们需要把所有节点的嵌入存入npy文件以便后续的适用：
#txt文件转为npy文件
embedding_vec = np.zeros((18415,64)) #定义size
data = open('node.txt') #打开txt文件
next(data) #跳过首行
lines = data.readlines()
index = 0
for line in lines:
list = line.strip('n').split(" ")
list = list[1:] #舍去节点名字
embedding_vec[index] = list
index =index+1
np.save('node_emb.npy', embedding_vec)
npy文件转txt文件（二元数组转化为txt格式）
1.npy文件里的格式是一个二元数组：
2.我们需要把npy文件里的内容转化为txt格式
#npy文件转化为txt文件
edge = np.load("edge.npy",allow_pickle = True) #读取npy文件
f = codecs.open("edge.txt",'w','utf-8') #打开要被写入的txt文件
for i in range(0,edge.shape[0]):
for j in range(edge.shape[1]):
if j == edge.shape[1]-1:
f.write(str(edge[i,j]))
else:
f.write(str(edge[i,j])+'t')
f.write('rn')
f.close()
3.转化后的txt文件如图所示：
