有没有人可以确认这是否是计算度矩阵的平方根反平方根的正确方法 给定一个邻接方阵A,邻接矩阵 D是度矩阵,L是拉普拉斯矩阵 D = np.diag(1/np.sqrt(np.sum(A, axis=1))) L = D @ A @ D 或者我应该使用 D = A**-.5 我在两种方法的结果矩阵中都看到了inf的值。
我试图从两个二维数组中计算出每对行之间的Pearson相关系数。然后,根据关联矩阵的对角线元素对行/列进行排序。首先,相关系数矩阵(即“ccmtx”)是根据下列代码中的一个随机矩阵(即“randmtx”)计算的:import matplotlib.pyplot as plt‘珠光体’被使用时,'ccmtx‘的对角线元素正好是1.0,这是有意