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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...

MathLabTool 数学仿真、图形化工具(240430)

MathLabTool 是一款数学仿真、图形化工具,可为数学相关的实验、仿真、图形化等各类需求,提供便捷工具。 可以为数据绘制各类 2D、3D 图形,视频、图像处理,显示实时串口数据图形,封装各类算法。 https://www.oschina.net/p/mathlabtool 更新功能列表(240430): 增加决策树算法(ID3)。 详细代码:使用MathLabTool进行决策树仿真 var res_data = decision_tree(data, 1);

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