python如何按照邻接矩阵存储图数据

按照邻接矩阵存储图数据需要使用二维数组来表示节点之间的连接关系。对于无向图，矩阵是对称的，而对于有向图，则不一定对称。

以下是Python代码示例：

# 创建一个邻接矩阵
adjacency_matrix = [
    [0, 1, 1, 0, 0],
    [1, 0, 0, 1, 0],
    [1, 0, 0, 1, 1],
    [0, 1, 1, 0, 1],
    [0, 0, 1, 1, 0]
]

# 遍历邻接矩阵，输出节点之间的连接关系
for i in range(len(adjacency_matrix)):
    for j in range(len(adjacency_matrix[i])):
        if adjacency_matrix[i][j] == 1:
            print(f"{i} 与 {j} 相连")

在上面的示例中，我们创建了一个5个节点的无向图的邻接矩阵，然后遍历该矩阵，输出节点之间的连接关系。输出结果如下：

0 与 1 相连
0 与 2 相连
1 与 3 相连
2 与 3 相连
2 与 4 相连
3 与 4 相连

其中，第一行表示节点0与节点1、2相连，第二行表示节点1与节点0、3相连，以此类推。

相关问题

python用邻接矩阵读取excel文件

在Python中，可以使用pandas库来读取Excel文件，并将其转换为邻接矩阵。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 将Excel数据转换为邻接矩阵
adjacency_matrix = data.values

# 打印邻接矩阵
print(adjacency_matrix)

在这个示例中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，并将其存储在`data`变量中。然后，我们可以使用`data.values`将数据转换为一个二维数组，即邻接矩阵。最后，我们可以打印邻接矩阵。

请注意，你需要将`filename.xlsx`替换为你实际的Excel文件名，并确保该文件与你的Python代码在同一目录下。另外，你需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

python邻接矩阵

Python邻接矩阵是一种用于表示图的数据结构。在Python中，可以使用二维列表来表示邻接矩阵。每个元素表示两个节点之间的边的权重。在图类的初始化方法中，可以看到初始化了一个二维列表matrix，用于存储顶点之间的关系（权重）。初始权重为0，表示节点与节点之间还没有建立起关系。

邻接矩阵的大小由参数nums指定，这决定了最多能有多少个节点。在初始化方法中，还初始化了一个一维列表vert_list，用于保存节点。顶点个数通过v_nums进行维护。

要查询节点之间的关系，可以使用图类中的find_vertexes方法。该方法通过迭代节点与节点之间的关系（边），可以获取节点之间的权重。具体实现是通过遍历矩阵matrix中的元素，当权重不为0时，表示节点之间有边存在，打印出对应的节点和权重信息。

因此，Python邻接矩阵是一种通过二维列表表示图的数据结构，可以方便地查询节点之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [图的广度和深度优先路径搜索算法(python实现)](https://blog.csdn.net/a15608445683/article/details/125803928)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python 图_系列之基于邻接矩阵实现广度、深度优先路径搜索算法](https://blog.csdn.net/y6123236/article/details/123917250)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]