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。

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关联矩阵转为邻接矩阵的python代码

关联矩阵（association matrix）通常用于表示数据集中项目之间的关联度或相似性，而邻接矩阵在图论中用于表示网络中的节点及其连接关系。如果你有一个二维数组表示关联矩阵，要将其转换为邻接矩阵，可以这样理解：关联矩阵中的每个元素可能代表两个节点之间的某种联系程度，而邻接矩阵会用0和1来表示节点间是否有边相连。

这里是一个简单的Python代码示例，假设你的关联矩阵是一个二维列表`adjacency_matrix`：

def adjacency_matrix_to_adjacency_list(adjacency_matrix):
    # 初始化空的邻接列表
    adjacency_list = {}
    
    # 遍历关联矩阵
    for i in range(len(adjacency_matrix)):
        for j in range(len(adjacency_matrix[i])):
            if adjacency_matrix[i][j] > 0:  # 如果关联度大于0，说明有边连接
                # 在邻接列表中，用i作为键，存储与之相连的节点（j）
                if i not in adjacency_list:
                    adjacency_list[i] = [j]
                else:
                    adjacency_list[i].append(j)
                    
                # 对称性，如果j对i也有影响，添加到i的邻接列表中
                if j not in adjacency_list:
                    adjacency_list[j] = [i]
                else:
                    adjacency_list[j].append(i)
                    
    return adjacency_list

# 假设这是你的关联矩阵
adj_matrix = [[1, 2], [2, 1]]  # 这里用1代表有联系，0代表没有

# 转换并打印结果
adj_list = adjacency_matrix_to_adjacency_list(adj_matrix)
for key, value in adj_list.items():
    print(f"节点 {key} 的邻接节点：{value}")

关联矩阵转化邻接矩阵

以下是关联矩阵转化邻接矩阵的算法代码：

def incidence_to_adjacency(incidence_matrix):
    num_nodes = len(incidence_matrix[0])
    adjacency_matrix = [[0] * num_nodes for _ in range(num_nodes)]
    for row in incidence_matrix:
        node1 = None
        node2 = None
        for i, val in enumerate(row):
            if val == 1:
                if node1 is None:
                    node1 = i
                else:
                    node2 = i
        if node2 is not None:
            adjacency_matrix[node1][node2] = 1
            adjacency_matrix[node2][node1] = 1
    return adjacency_matrix

该算法的思路是，对于关联矩阵中的每一列，找到其中值为1的两个元素，这两个元素所对应的行表示两个节点之间有一条边，将这两个节点在邻接矩阵中对应位置的值设为1即可。