import networkx as nx import numpy as np 创建一个有向图 G = nx.DiGraph() 添加节点和边 edges = [(1, 2), (2, 3), (3, 1), (1, 3)] G.add_edges_from(edges) 生成邻接矩阵 adj_matrix = nx.adjacency_matrix(G) 转换为密集矩阵格式 adj_matrix_dense = adj_matrix.todense() 打印邻...
adjacency_matrix[edge[0]][edge[1]] = 1 adjacency_matrix[edge[1]][edge[0]] = 1 # 如果是无向图,边是双向的 return adjacency_matrix # 测试 edges = [(0 , 1), (0, 2), (1 , 2), (2, 3)] adjacency_matrix = edges_to_adjacency_matrix(edges) for row in adjacency_matrix: print...
使用networkx的adjacency_matrix函数获取邻接矩阵: python adjacency_matrix = nx.adjacency_matrix(G) 这里得到的adjacency_matrix是一个稀疏矩阵格式,它只存储非零元素,以节省内存。 (可选)将邻接矩阵转换为numpy数组,便于后续数学运算或可视化: python adjacency_array = np.array(adjacency_matrix.todense()) ...
from scipy.sparse import csr_matrix 创建社交网络图 graph = nx.Graph() edges = [(0 , 1), (0, 2), (1 , 2), (2, 3)] graph.add_edges_from(edges) 转换为稀疏矩阵 adj_matrix = nx.adjacency_matrix(graph) print(adj_matrix) 2、图算法 稀疏矩阵在图算法中有广泛的应用,如最短路径算法...
importnetworkxasnximportnumpyasnp# 创建无向图G=nx.Graph()# 添加顶点G.add_nodes_from([0,1,2,3])# 添加边G.add_edges_from([(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)])# 获取邻接矩阵adjacency_matrix=nx.to_numpy_array(G)print("邻接矩阵:")print(adjacency_matrix) ...
邻接矩阵(Adjacency Matrix):用矩阵形式表示图中节点之间连接关系的矩阵。 例如,一个简单的无向图可以表示为: 图的类型: 无向图(Undirected Graph):边没有方向。 有向图(Directed Graph):边具有方向。 加权图(Weighted Graph):边带有权重,表示关系的强度。 2. 传统的图分析方法 在图神经网络之前,传统的图分析...
importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltdefdraw_graph(adjacency_matrix):G=nx.Graph(adjacency_matrix)nx.draw(G,with_labels=True,node_color='lightblue',node_size=2000,font_size=16,font_weight='bold')plt.show()defmain():# 创建一个图,包含3个节点graph=Graph(3)graph.add_edge(0,1)graph....
As = nx.adjacency_matrix(G) A = As.todense() print(A) 08[复杂网络建模]第一讲:图论基础编程实践 P8 - 01:42 已知图的邻接矩阵,创建图: import numpy as np A = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) G = nx.from_numpy_matrix(A) ...
首先,我们需要导入 Networkx 包,使用import networkx as nx。 如果你有一个邻接矩阵,你可以使用nx.from_numpy_matrix(A)来创建一个图。这里的 A 是你的邻接矩阵。 如果你想从一个图中获取邻接矩阵,你可以使用nx.adjacency_matrix(G)。这里的 G 是你的图。如果你想要一个稠密的邻接矩阵,你可以使用nx.adjacency...
gt_dict = nx.get_node_attributes(G, 'club') gt = [gt_dict[i] for i in G.nodes()] gt = np.array([0 if i == 'Mr. Hi' else 1 for i in gt]) # Get adjacency-matrix as numpy-array adj_mat = nx.to_numpy_matrix(G) ...