用python实现获得一个图的邻接矩阵

可以使用Python中的numpy库来实现获得一个图的邻接矩阵。假设图有n个节点，邻接矩阵A的大小为n×n，其中A[i][j]表示节点i和节点j之间是否有边相连。如果有边相连，则A[i][j]=1，否则A[i][j]=0。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个图，用边集表示，例如：{(0,1), (1,2), (2,0)}
edges = [(0, 1), (1, 2), (2, 0)]
n = 3

# 初始化邻接矩阵为0
A = np.zeros((n, n))

# 将边集中的边加入邻接矩阵
for i, j in edges:
    A[i][j] = 1
    A[j][i] = 1  # 无向图需要对称

# 输出邻接矩阵
print(A)

输出结果为：

array([[0., 1., 1.],
       [1., 0., 1.],
       [1., 1., 0.]])

其中，第i行第j列的元素为1表示节点i和节点j之间有边相连，为0表示没有。

相关问题

使用python写出一个输入邻接矩阵判断无向图的连通性的代码

好的，下面是 Python 代码：

def is_connected(adj_matrix):
    n = len(adj_matrix)
    visited = set()
    stack = [0]
    while stack:
        node = stack.pop()
        visited.add(node)
        for neighbor in range(n):
            if adj_matrix[node][neighbor] and neighbor not in visited:
                stack.append(neighbor)
    return len(visited) == n

其中，`adj_matrix` 是邻接矩阵，它是一个 n×n 的矩阵，表示有 n 个顶点的无向图。其中，`adj_matrix[i][j]` 表示顶点 i 和顶点 j 是否相邻，如果相邻则为 1，否则为 0。该函数返回一个布尔值，表示该无向图是否是连通图。

python带权无向图中邻接矩阵

在Python中，可以使用二维列表来表示带权无向图的邻接矩阵。邻接矩阵是一个方阵，其中的元素表示图中两个顶点之间的边权重。如果两个顶点之间没有边，则对应位置的元素为0或者无穷大。

下面是一个示例代码，展示了如何使用邻接矩阵表示带权无向图：

# 定义邻接矩阵
adjacency_matrix = [
    [0, 2, 0, 4, 0],
    [2, 0, 3, 0, 0],
    [0, 3, 0, 0, 1],
    [4, 0, 0, 0, 5],
    [0, 0, 1, 5, 0]
]

# 打印邻接矩阵
for row in adjacency_matrix:
    print(row)

输出结果为：

[0, 2, 0, 4, 0]
[2, 0, 3, 0, 0]
[0, 3, 0, 0, 1]
[4, 0, 0, 0, 5]
[0, 0, 1, 5, 0]

这个邻接矩阵表示了一个带权无向图，其中顶点之间的边的权重分别为2、4、3、1和5。