为什么NetworkX会为无向图生成一个不对称的邻接矩阵 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基于邻接矩阵的无向图的深度广度遍历实现

图的创建及深度广度遍历的代码实现，基于的是邻接矩阵，图这里是无向图，并且两个顶点之间有连接则邻接矩阵非零，如果没有连接则为零 public class Graph { //图的邻接矩阵形式 private...int[][] edges; private int num;//图的结点数量 private boolean[] visited ;//结点是否被访问过 private Vertex[] vertex...; private int pre;//用来记录前一个访问的结点 public Graph(){ } public void createGraph(){ Scanner in =...=0){ dFS(j); } } } public void dFSTrave(){ //深度遍历是在邻接矩阵的基础上进行的 for(int i=0;i<num;i++){...(queue, vertex[j]); } } } } } } } } public class Vertex { //图的顶点信息

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OJ刷题记录：无向图的邻接矩阵表示法验证程序题目编号:515

无向图的邻接矩阵表示法验证程序题目编号:515 题目描述：采用邻接矩阵表示无向图，完成图的创建、图的深度优先遍历、图的广度优先遍历操作。其中图的顶点信息是字符型，图中顶点序号按字符顺序排列。...本输入样例中所用的图如下所示：输入描述第一行输入两个值，第一个是图中顶点的个数，第二个是图中边的条数第二行输入各顶点的信息，即输入每个顶点字符第三行开始输入每条边，每条边的形式为两个顶点的序号...，中间以空格隔开，输入完一条边换行输出描述首先输出图的顶点信息，输出完毕换行接着输出图的邻接矩阵，假如图中有n个顶点，则输出形式为n行n列的邻接矩阵，输出完毕换行接下来一行输出从图的第一个顶点开始进行深度优先遍历的序列...，中间以空格隔开，输出完毕换行最后一行输出从图的第一个顶点开始进行广度优先遍历的序列，中间以空格隔开，输出完毕换行输入样例 5 7 A B C D E 0 1 0 2 0 3 1 2...所以仅仅从一个顶点出发搜索可能不能完成所有顶点的遍历。需要依次对所有顶点进行搜索（每次以当前顶点为起点搜索）。

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Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

以下是 Networkx 的一些主要特性：数据结构包括但不限于：有向图、无向图、多重图等。内置常用的图与网络分析算法，如最短路径、最大流、最小生成树、网络中心性分析等。...提供了丰富的图生成算法和网络模型，包括 ER 随机图、小世界网络、社区结构网络、度分布网络等。提供了便捷的可视化接口，可以方便的绘制和显示网络图形。...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_matrix(G).todense()。你可以使用 Networkx 的绘图功能来可视化你的图。

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图论中的邻接矩阵及其实现方法

至此，用矩阵表示了图2-7-4所示的有向图，这个矩阵我们称之为邻接矩阵（adjacency matrix，或：connection matrix），显然矩阵也是稀疏矩阵。...如果用程序实现图和邻接矩阵，可以使用NexworkX（https://networkx.github.io/），这是一个 Python 语言的第三方包，它能够实现各种图。...前面从柯尼斯堡七桥问题所抽象出来的图是一个无向图（如图2-7-5所示）。...对于无向图，也可以创建邻接矩阵，只不过节点没有方向（或者说是对称的），其规则是：点与点连接若图 2-7-5 故可得图2-7-5所示的无向图的邻接矩阵：显然无向图的邻接矩阵是对称矩阵。...假设一个有向图，从一个节点开始，按照如下的路径，可以达到另外一个节点：则称这两个节点是连通的（connected）。若连通的节点之间没有重复节点，那么就称之为一条路径（path）。

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图论入门——从基础概念到NetworkX

基本概念无向图（Undirected Graph） import networkx as nx # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_node(1) G.add_nodes_from...： # 创建一个无向图 G = nx.Graph() 换成： # 创建一个有向图 G = nx.DiGraph() 即可。...对于无向图，邻接矩阵是对称的；对于有向图，邻接矩阵不一定对称。...对于一个无向图，度矩阵的定义如下：对于无向图 G，其度矩阵 D 是一个 n \times n 的矩阵，其中 n 是图中的节点数。...假设无向图 G 有 n 个节点，其邻接矩阵为 A，度矩阵为 D。

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技术手段｜图的两种表示方法以及与分子文件的关系

： 1.邻接矩阵如下图，一张图有4个节点，则对应的邻接表中就有4行4列。...因为是无向图，则aij与aji表示的值是一样的. 无向图的邻接矩阵关于斜对角线对称。 ? 2.邻接表 邻接矩阵将所有点与点之间的关系都表示出来，而邻接表则只是把存在关系的点表示了出来。...邻接表相比于邻接矩阵来说，所占用的空间更小，这是邻接表的一个优势。但是邻接表如果表示的是一个有很多条边的图，即稠密图的话，则邻接表的优势就不能够完好的体现了。...因此，对于一个图来说，我们要根据具体的情况来判断使用哪种方式去表示图，一般邻接表适合表示稀疏图，邻接矩阵适合表示稠密图。...用python表示图要来看一个包，networkx Web:https://networkx.org/ 安装： pip install networkx 教程： import networkx as

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利用Python绘制精美网络关系图

利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等，Networkx主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构...我们用它可以将存储在邻接表或邻接矩阵里的网络图可视化。下面给大家看一下我自己画的一个例子吧。这样就大概可以了解怎么回事了。 ?...import networkx as nx G = nx.Graph()#无多重边无向图 G = nx.DiGraph()#无多重边有向图 G = nx.MultiGraph()#有多重边无向图 G =...nx.MultiDiGraph()#有多重边有向图可以创建四种图形，无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。...给节点添加不同的颜色 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() # 无多重边无向图 G.add_edges_from

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Python实现Kruskal 和Prim算法求解无向连通图的最小生成树问题

问题描述：从边赋权图上选择一部分边得到一个子图，子图与原图具有共同的顶点，子图的边是原图的边的子集，且子图具有最小的开销（边的权值之和最小），符合这样要求的子图称作最小生成树，这类问题称作最小生成树问题...求解最小生成树问题的主流算法有克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普利姆（Prim）算法。...克鲁斯卡尔算法的基本思想是：按权值从小到大的顺序把边增加到子图中直到子图变为连通图，如果某条边加入后会产生圈则不加入该边。...普利姆算法的基本思想是：从任意一个顶点开始逐个顶点进行判断并不断地扩张连通分支的规模，直到所有顶点都连通起来。这两种算法都属于贪心算法。参考代码：运行结果：

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图论碎碎念（2.2）

那有的狗子就说了：一个一个对比太麻烦了，你要数节点数，还要一个一个看边，如果要是有n个点又是有向图的话，那他们两两节点之间的关系数就是 ? 所以当当当！是时候展示真正的技术了！...这就是之前我们为什么要先介绍矩阵：通过关系矩阵我们就可以判断两个图是否同构。...首先推荐一款简单的软件:Ucinet,只要有关系矩阵，Ucinet 就可以画出关系图来（虽然贼丑）其次，以邻接矩阵为例，介绍判断图是否同构的两种想法：（A）如果两个图同构，则一定可以通过对其中一个图的有限次...同时，Networkx建议和Matplotlib配合使用不需要二狗解释了吧。好了，狗子们！是时候拿出你们的青轴茶轴黑轴一起敲上些代码了！ ? 首先Python画出上节2.1中无向点粽子图。...if __name__ == "__main__": # python 国际惯例写法 main() 其次，我们用MATLAB来试着构建一个判别两个邻接矩阵是否成线性关系的函数。

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Python 谱聚类算法从零开始

谱聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，其性能优于其他聚类方法。此外，谱聚类实现起来非常简单，并且可以通过标准线性代数方法有效地求解。...的矩阵U，U的每一行成为一个新生成的样本点，对这些新生成的样本点进行k-means聚类，聚成k类，最后输出聚类的结果。...然后我们通过相似性矩阵来创建邻接矩阵，通过设置一个阈值，比较相似性矩阵与阈值的大小关系，如果距离大于阈值就设置为0，否则为1。然后可以使用邻接矩阵来构建图。...) nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1.0, alpha=0.5) 下面我们随机创建一个图并输出其邻接矩阵...根据得到拉普拉斯矩阵，我们就可以利用它的一个特殊属性来分类我们的数据。即如果图（W）具有K个连通分量，则L具有特征值为0的K个特征向量。

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数据结构【第六章知识小结】

文章目录前言一、基础二、图的存储结构三、图的遍历四、最小生成树前言（总结了容易被忽略的点）一、基础完全图：任意两个点都有一条边相连无向完全图有向完全图 n(n-1) 条边...极小连通子图：该子图是G 的连通子图，在该子图中删除任何一条边，子图不再连通。生成树：包含无向图G 所有顶点的极小连通子图。生成森林：对非连通图，由各个连通分量的生成树的集合。...设图 A = (V, E) 有 n 个顶点，则图的邻接矩阵是一个二维数组 A [n][n]，定义为：无向图的邻接矩阵表示法总结： 1.无向图的邻接矩阵是对称的； 2.顶点i 的度＝第 i...有向图的邻接矩阵表示法总结 1.第i行含义：以结点vi为尾的弧(即出度边） 2.第i列含义：以结点vi为头的弧(即入度边） 3.有向图的邻接矩阵可能是不对称的。...区别： ① 对于任一确定的无向图，邻接矩阵是唯一的（行列号与顶点编号一致），但邻接表不唯一（链接次序与顶点编号无关）。

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图神经网络整理

每一个GNN的图没有一个固定的格式，虽然上面的两个图的邻接矩阵是一样的，但是考虑到边的位置，那么它们就是不一样的图。...这是一个有向无权图，它用邻接列表可以表示为但是这种邻接列表是一种计算机数据结构的表达方式，不是一种数学表达，所以我们在GCN中真正要使用的只有邻接矩阵。...度矩阵(Degree Matrix) 度矩阵也是一个n*n，但是只有主对角线上有值的图的矩阵。度指的是无向图相邻顶点的边数，当然在有向图中，我们有出度和入度。...上面的这个无向图的度矩阵为这里需要说明的是，在无向图中如果存在自环边，则度数需要加1，因为它包含了自己的出度和入度，所以1这个节点的度数为4。...在上面的图结构中，我们知道了它的邻接矩阵、度矩阵以及每一个节点的特征(3*1)。第一步，我们需要更新邻接矩阵。这里的A是邻接矩阵，λI是单位矩阵，是更新后的邻接矩阵。

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复杂性思维第二版二、图

在社交网络中，可能会有不同的边来表示不同种类的关系：朋友，商业伙伴等。边可以是有向或无向的，这取决于它们表示的关系是不对称的还是对称的。...但在 Twitter 上，“关注”关系并不对称；如果 A 关注了 B，这并不意味着 B 关注 A。因此，你可以使用无向边来表示 Facebook 网络，并将有向边用于 Twitter。...下面的无向图展示了美国东北部的四个城市；边上的标签表示驾驶时间，以小时为单位。在这个例子中，节点的位置大致对应于城市的地理位置，但是通常图的布局是任意的。...2.2 NetworkX 图 2.2：表示城市和高速公路的无向图为了表示图，我们将使用一个名为 NetworkX 的包，它是 Python 中最常用的网络库。...如果每个节点到每个其他节点都存在路径，那么无向图是连通的。在 ER 图中，当p较小时，图是连通图的概率非常低，而p较大时接近1。在这两种状态之间，在p的特定值处存在快速转变，表示为p*。

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图论与图学习（一）：图的基本概念

举个例子，下面是一个有两个不同连通分支的图： ? 一个有两个连通分支的图如果一个图的边是有顺序的配对，则该图是有向的（directed）。...相对地，如果至少有一个节点无法回到，则该图就是无环的（acyclic）。图可以被加权（weighted），即在节点或关系上施加权重。...使用邻接矩阵，这通常是在内存中加载的方式： ? 邻接矩阵 对于图中的每一个可能的配对，如果两个节点有边相连，则设为 1。如果该图是无向图，则 A 是对称的。...Erdos-Rényi 图在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Erdos-Rényi 图的内置函数。...在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Barabasi-Albert 图的内置函数。

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图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph

前面介绍了用来衡量一个图模型的几个主要属性，并且应用于实际中：msn人际关系图和PPI网络之后发现一些属性的值很接近特殊->一般->建立模型那么现在考虑一般情况下的模型：考虑最简单的图模型【注意这里考虑的是无向图...】我们用G_{np}来表示具有n个节点且每个边(u,v)都是服从概率p的独立同分布的无向图 ?...图中标红的部分就是最大连接元：连接最多节点的部分图来源： https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9/examples/drawing/...img 从上面的属性比较可以看出：实际上的网络并不是随机的。那么问题来了，既然如此又为什么要学习随机图呢？因为这是最简单也是最有效的学习和评估网络的方法！...积运算，以获得较大的随机邻接矩阵，在该矩阵中，大型矩阵的每个元素数值再次给出了特定边出现在大图中的概率，这样的随机邻接矩阵定义了所有图的概率分布 ?

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networkx（图论）是什么

对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。...网络作为图的一个重要领域，包含的概念与定义更多，如有向图网络（Directed Graphs and Networks）、无向图网络（Undirected ~）等概念模块加载 pip install...networkx import networkx as nx 图分类 Graph：指无向图（undirected Graph），即忽略了两节点间边的方向。...为了表示复杂的关系，通常会为边增加一个权重weight属性；为了表示关系的类型，也会设置为边设置一个关系属性。...在进行图遍历时，需要访问顶点的相邻顶点，这需要用到adjacency()函数，例如，g是一个无向图，n是顶点，nbrs是顶点n的相邻顶点，是一个字典结构 list1=[(1,2,{"name":"hh"

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图卷积网络图深度学习（下）

编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号在上一部分，我们了解了图卷积网络的概念和它的传播规则，今天我们继续学习以下内容：前文回顾：图卷积网络图深度学习（上）规范化特性表示通过将邻接矩阵.... , 0.5, 0. ] ]) 观察邻接矩阵的每一行中的权重（值）已除以与该行相对应的节点的阶数。我们将传播规则应用于变换后的邻接矩阵。...一个完整的隐藏层与邻接矩阵，输入功能，权重和激活功能! 回到现实现在，最后，我们可以将图卷积网络应用于实图。我将向您展示如何生成我们在文章早期看到的功能表示。...我们实际上不会训练网络，只是随机初始化它，以生成我们在本文开头看到的特性表示。我们将使用networkx，它有一个容易获得的俱乐部的图形表示，并计算A_hat和D_hat矩阵。...zachary空手道俱乐部节点的特征表示我应该注意到，在这个示例中，由于ReLU函数的作用，随机初始化的权重很可能在x轴或y轴上给出0个值，因此需要进行一些随机初始化才能生成上面的图。

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Spark系列课程-00xxSpark任务调度疑问，生成有向无环图的这个东西叫什么名字？

下面我们一起来看一下Spark的任务调度 Spark任务调度.png 首先最左边的叫做RDD Object就是一个一个的RDD对象一个一个的RDD对象，可以组成一个有向无环图一个有向无环图，我们也可以把他叫做一个...Application应用程序有向无环图用代码来表示，他就是一个应用程序 image.png 疑问，生成有向无环图的这个东西叫什么名字？...然后他把DAG传给了一个叫做DAGScheduler的一个东西 DAGScheduler是一个对象，他是任务调度的一个高层调度器 DAGScheduler这个对象他有什么作用？...刚刚我们都说的是提交，但实际上，是调用了TaskScheduler的一个方法，把TaskSet当做参数传递进来了。...Executor中执行的Task的执行状态，会向TaskScheduler来反馈 Task是有可能会失败的，在线程池中执行，是有可能会失败的对吧？

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networkx是什么

对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。...网络作为图的一个重要领域，包含的概念与定义更多，如有向图网络（Directed Graphs and Networks）、无向图网络（Undirected ~）等概念模块加载 pip install...networkx import networkx as nx 图分类 Graph：指无向图（undirected Graph），即忽略了两节点间边的方向。...为了表示复杂的关系，通常会为边增加一个权重weight属性；为了表示关系的类型，也会设置为边设置一个关系属性。...在进行图遍历时，需要访问顶点的相邻顶点，这需要用到adjacency()函数，例如，g是一个无向图，n是顶点，nbrs是顶点n的相邻顶点，是一个字典结构 list1=[(1,2,{"name":"hh"

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图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现

GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上，它非常强大，即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节点的有用特征表征。下图展示了这种两层 GCN 生成的每个节点的二维表征。...该传播规则可能过于简单，本文后面会补充缺失的部分。此外，AX 等价于多层感知机的输入层。简单的图示例我们将使用下面的图作为简单的示例： ? 一个简单的有向图。...使用 numpy 编写的上述有向图的邻接矩阵表征如下： A = np.matrix([ [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 0],...., -3.] ]) 应用传播规则我们现在已经建立了一个图，其邻接矩阵为 A，输入特征的集合为 X。...这就是一个带有邻接矩阵、输入特征、权重和激活函数的完整隐藏层！在真实场景下的应用最后，我们将图卷积网络应用到一个真实的图上。本文将向读者展示如何生成上文提到的特征表征。

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