我现在有一个邻接矩阵,里面的数值为预测的药物相互作用的大小,我要怎么画一个结果分布图
时间: 2024-02-24 22:55:08 浏览: 19
您可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来绘制结果分布图。具体步骤如下:
1. 导入 Matplotlib 库
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 将邻接矩阵的数值存储到一个一维数组中
```python
adj_matrix = [[0, 1, 2], [1, 0, 3], [2, 3, 0]] # 以一个 3x3 的邻接矩阵为例
values = []
for i in range(len(adj_matrix)):
for j in range(i+1, len(adj_matrix)):
values.append(adj_matrix[i][j])
```
3. 绘制结果分布图
```python
plt.hist(values, bins=10, range=(0, 5)) # 将结果划分为 10 个区间,取值范围为 0 到 5
plt.title('Drug-Drug Interaction Distribution') # 图表标题
plt.xlabel('Interaction Strength') # X 轴标签
plt.ylabel('Frequency') # Y 轴标签
plt.show() # 显示图表
```
这样,您就可以得到一个结果分布图。请根据您的具体需求,调整代码中的参数和标签。
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假设这个二分图的左部分有3个节点,右部分有4个节点,那么它的邻接矩阵为:
```
| 1 2 3 4 |
----+---------
1 | 0 1 0 0 |
2 | 1 0 1 0 |
3 | 0 1 0 1 |
```
其中A(1,2)=1表示左部分第1个节点与右部分第2个节点之间有一条权重为1的边,A(2,3)=1表示左部分第2个节点与右部分第3个节点之间有一条权重为1的边,以此类推。
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下面是一个用JS实现判断简单有向图的邻接矩阵的方法:
```js
function isSimpleDirectedGraph(adjMatrix) {
const n = adjMatrix.length;
// 检查是否有自环和重边
for (let i = 0; i < n; i++) {
if (adjMatrix[i][i] === 1) {
return false; // 存在自环
}
for (let j = 0; j < n; j++) {
if (adjMatrix[i][j] === 1 && adjMatrix[j][i] === 1) {
return false; // 存在重边
}
}
}
return true;
}
```
该方法接受一个邻接矩阵作为参数,返回一个布尔值,表示该邻接矩阵是否为简单有向图。首先,我们检查是否存在自环和重边,如果存在则返回false。如果不存在,则返回true,表示该邻接矩阵为简单有向图。