使用图结构建立超图代码 python

要使用图结构建立超图，可以使用网络图库（networkx）来实现。下面是一个简单的示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个空的超图
hypergraph = nx.DiGraph()

# 添加顶点
hypergraph.add_node(1)
hypergraph.add_node(2)
hypergraph.add_node(3)

# 添加超边
hypergraph.add_edge(1, [2, 3])

# 添加超边和超边关系
hypergraph.add_edge(2, [3])
hypergraph.add_edge(3, [1])

# 打印超图信息
print("超图顶点：", hypergraph.nodes())
print("超图超边：", hypergraph.edges())

这段代码使用网络图库创建了一个超图，包含了三个顶点和三个超边。你可以根据需要进行修改和扩展。请记住，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要更复杂的数据结构和算法。

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根据已有的带有权重的普通图结构 使用KNN构建超图的python代码

要根据已有的带有权重的普通图结构使用KNN构建超图，你可以使用 `networkx` 库和 `sklearn` 库来实现。下面是一个示例代码，演示了如何使用KNN方法构建超图：

import networkx as nx
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def construct_hypergraph_from_knn(graph, k):
    # 构建KNN图
＊＊＊

使用KNN构建超图 python代码

要使用KNN构建超图，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import networkx as nx
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

2. 定义一个函数来构建超图：

def construct_hypergraph_from_knn(graph, k):
    # 构建KNN图
    knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k+1)  # k+1因为它会包含自身节点
    knn.fit(graph.nodes())  # 假设graph是networkx图对象
    k_neighbors = knn.kneighbors_graph(graph.nodes()).toarray()
＊＊＊