你好，我给你四个要求，你能根据这四个要求用python生成pagerank算法么

当然可以！下面是一个简单的Python实现Pagerank算法的示例代码。

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85):
    N = M.shape[1]  # 获取矩阵的列数
    v = np.random.rand(N, 1)  # 初始化向量
    v = v / np.linalg.norm(v, 1)  # 对向量进行归一化
    M_hat = (d * M) + (((1 - d) / N) * np.ones((N, N)))  # 构建转移矩阵
    for i in range(num_iterations):
        v = M_hat @ v  # 进行矩阵乘法计算
    return v

# 示例
M = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
              [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
              [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
              [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0],
              [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
              [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0]])
v = pagerank(M, 100, 0.85)
print(v)

这个示例代码生成了一个随机的7x7矩阵，其中包含一些0和1，代表网页之间的链接关系。然后使用Pagerank算法对这个矩阵进行计算，返回一个包含每个网页排名的向量。