根据numpy数组中的分组标签求邻接矩阵中的边的和

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入numpy库并创建一个numpy数组，该数组表示邻接矩阵。假设数组名为adj_matrix。
2. 创建一个分组标签数组，该数组与邻接矩阵的行和列对应。假设数组名为group_labels。
3. 使用numpy的unique函数获取分组标签数组中的唯一值，得到一个包含所有不重复分组标签的数组。假设数组名为unique_labels。
4. 创建一个空字典，用于存储每个分组标签对应的边的和。字典的键为分组标签，值为边的和。
5. 遍历unique_labels数组中的每个分组标签，对于每个标签，执行以下步骤：
6. a. 使用numpy的where函数找到分组标签在group_labels数组中的索引位置，得到一个布尔数组。
7. b. 使用布尔数组作为索引，从邻接矩阵中获取与该分组标签相关的行和列。
8. c. 使用numpy的sum函数计算得到该分组标签对应的边的和。
9. d. 将分组标签和边的和存储到字典中。
10. 遍历字典中的键值对，输出每个分组标签对应的边的和。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建邻接矩阵
adj_matrix = np.array([[0, 1, 1],
                      [1, 0, 0],
                      [1, 0, 0]])

# 创建分组标签数组
group_labels = np.array([0, 1, 0])

# 获取唯一分组标签
unique_labels = np.unique(group_labels)

# 创建字典存储边的和
edge_sums = {}

# 计算每个分组标签对应的边的和
for label in unique_labels:
    indices = np.where(group_labels == label)[0]
    sub_matrix = adj_matrix[indices][:, indices]
    edge_sum = np.sum(sub_matrix)
    edge_sums[label] = edge_sum

# 输出结果
for label, sum in edge_sums.items():
    print("分组标签", label, "对应的边的和为", sum)

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