从原始边列表到邻接矩阵Python实现图数据处理的完整指南
本文分享自华为云社区《从原始边列表到邻接矩阵Python实现图数据处理的完整指南》，作者： 柠檬味拥抱。 在图论和网络分析中，图是一种非常重要的数据结构，它由节点（或顶点）和连接这些节点的边组成。在Python中，我们可以使用邻接矩阵来表示图，其中矩阵的行和列代表节点，矩阵中的值表示节点之间是否存在边。 原始边列表 假设我们有一个原始边列表，其中每个元素都表示一条边，例如： edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 3)] 在这个例子中，每个元组(a, b)表示节点a和节点b之间存在一条边。 转换为邻接矩阵 我们首先需要确定图中节点的数量，然后创建一个相应大小的零矩阵。接着，我们遍历原始边列表，根据每条边的两个节点，将对应的矩阵元素设为 1。最终得到的矩阵就是我们所需的邻接矩阵。 让我们来看看如何用Python代码实现这一过程： def edges_to_adjacency_matrix(edges): # 找到图中节点的数量 max_node = max(max(edge) for edge in edges) + 1 # 创建零矩阵 ad...
