ISM法处理邻接矩阵python代码

以下是使用ISM法处理邻接矩阵的 Python 代码示例：

import numpy as np

def ism(adj_matrix, alpha=0.85, max_iter=100, tol=1e-6):
    # 初始化向量v为所有元素为1/n
    n = adj_matrix.shape[0]
    v = np.ones((n, 1)) / n
    
    # 迭代计算PageRank值
    for i in range(max_iter):
        last_v = v
        v = alpha * np.matmul(adj_matrix, v) + (1 - alpha) * np.ones((n, 1)) / n
        if np.linalg.norm(v - last_v) < tol:
            break
    
    return v

其中，`adj_matrix` 是邻接矩阵，`alpha` 是阻尼因子，`max_iter` 是最大迭代次数，`tol` 是迭代收敛精度。函数返回一个向量，即为每个节点的 PageRank 值。

相关问题

将关联矩阵转为邻接矩阵python代码

将关联矩阵转为邻接矩阵的Python代码可以通过以下方式实现：

def convert_adjacency_matrix(incidence_matrix):
    num_vertices = len(incidence_matrix)
    adjacency_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertices)]
    
    for i in range(num_vertices):
        for j in range(num_vertices):
            if incidence_matrix[i][j] == 1:
                adjacency_matrix[i][j] = 1
    
    return adjacency_matrix

这段代码中，`incidence_matrix` 是关联矩阵，`num_vertices` 是顶点的数量。首先，创建一个全零的邻接矩阵 `adjacency_matrix`，然后遍历关联矩阵的每个元素，如果关联矩阵中的元素为 1，则在邻接矩阵中对应位置置为 1。

请注意，这里假设关联矩阵是一个二维列表，其中元素为 0 或 1。如果关联矩阵的元素不是 0 或 1，需要根据具体情况进行修改。

有向图的邻接矩阵python代码

下面是一个简单的 Python 代码片段，用于创建有向图的邻接矩阵：

# 首先，我们需要定义一个图的大小
n = 5

# 接下来，我们创建一个全零矩阵，它将作为我们的邻接矩阵
adj_matrix = [[0 for i in range(n)] for j in range(n)]

# 然后，我们可以向矩阵中添加边
# 在这个例子中，我们添加了三条边，从第一个节点到第二个节点、第二个节点到第三个节点、以及第三个节点到第一个节点
adj_matrix[0][1] = 1
adj_matrix[1][2] = 1
adj_matrix[2][0] = 1

# 最后，我们可以打印邻接矩阵
for row in adj_matrix:
    print(row)

这将输出以下邻接矩阵：

[0, 1, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]

在这个例子中，我们创建了一个由 5 个节点组成的有向图，并添加了三条边。注意，每个节点都被表示为矩阵中的一行和一列，而边则表示为将相应行和列中的元素设置为 1。如果两个节点之间没有边，则相应的矩阵元素为 0。