pagerank算法python实现

好的，下面是基于Python实现PageRank算法的示例代码：

import numpy as np

# 定义节点数和迭代次数
nodes = 4
iterations = 100

# 定义邻接矩阵
graph = np.array([[0, 1, 1, 0],
                  [1, 0, 0, 1],
                  [1, 0, 0, 1],
                  [0, 1, 1, 0]])

# 计算节点的出度和入度
out_degree = np.sum(graph, axis=1)
in_degree = np.sum(graph, axis=0)

# 初始化PageRank值为1/节点数
rank = np.ones(nodes) / nodes

# 迭代计算PageRank值
for i in range(iterations):
    for j in range(nodes):
        # 计算每个节点的PageRank值
        rank[j] = np.sum(rank * graph[:, j] / out_degree) + (1 - np.sum(rank) / nodes) * (in_degree[j] / nodes)

# 输出结果
print('节点的PageRank值：', rank)

这段代码实现了PageRank算法的核心思想，即通过迭代计算每个节点的PageRank值，并将结果输出。注意，这里使用了邻接矩阵来表示图的结构，也使用了numpy库来进行高效的矩阵计算。