Numpyとnetworkxの計算量について

Question

adjacency = nx.to_scipy_sparse_matrix(G)#G is DiGragh
W = adjacency + adjacency.T
rowsum_W = np.sum(W.T, axis=0)
rowsum_W = np.array(rowsum_W)[0]
D = np.diag(rowsum_W)
F = adjacency - adjacency.T
b = np.sum(F.T, axis=0)
L = D - W

このコードを実行しようとしたら計算量の多さからフリーズしてしまいます。
Gのノード数は１００万個、エッジ数は５００万個あります。
フリーズしてしまうため、どの行の計算量が多いかがわかりません。
計算量の多い行とそれの代替コードを教えてください

Comments

[tiitoi]

コードの各行を時間計測するコードで挟んで、1行ごとにどのくらい時間がかかるか計測されてはどうでしょうか。
https://qiita.com/fantm21/items/3dc7fbf4e935311488bc

[daesaka]

1/100くらいに量を減らして、実行時間を計測した方が良いかもしれません。