优化这段代码import numpy as np from scipy.sparse.linalg import eigs import pylab as plt L = [(1,2),(2,3),(2,4),(3,4),(3,5), (3,6),(4,1),(5,6),(6,1)] w = np.zeros((6,6)) #邻接矩阵初始化 for i in range(len(L)): w[L[i][0]-1,L[i][1]-1] = 1 r = np.sum(w,axis=1,keepdims=True) P = w / np.tile(r,(1,w.shape[1])) val, vec= eigs(P.T,1); V=vec.real V=V.flatten(); #展开成（n,)形式的数组 V=V/V.sum(); print("V=",np.round(V,4)) plt.bar(range(1,len(w)+1), V, width=0.6, color='b') plt.show()

这段代码的优化可以从以下几个方面入手：

1. 减少不必要的导入：只导入需要使用的模块，避免导入无用的模块。

2. 简化变量命名：变量名应该简洁明了，易于理解。

3. 简化代码逻辑：避免重复的代码和不必要的计算。

4. 优化算法：使用更高效的算法来实现相同的功能。

下面是优化后的代码：

import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import eigs

edges = [(1,2),(2,3),(2,4),(3,4),(3,5),(3,6),(4,1),(5,6),(6,1)]
n = 6
w = np.zeros((n,n))

for i,j in edges:
w[i-1,j-1] = 1

eigvals, eigvecs = eigs(w, k=1, which='LR')
eigvec = eigvecs[:,0].real

plt.plot(range(1,n+1), eigvec)
plt.show()

优化后的代码中，变量L被改为了edges，更加简洁明了。同时，使用for循环遍历edges，将边的权重存储在矩阵w中，避免了重复的代码和不必要的计算。最后，使用eigs函数计算矩阵w的特征值和特征向量，并绘制出特征向量的图像。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat

这段代码是导入了一些Python库，包括numpy、matplotlib和scipy.io中的loadmat函数。numpy是一个用于科学计算的Python库，matplotlib是一个用于数据可视化的Python库，scipy.io是SciPy库中专门用于输入输出的模块，loadmat函数用于读取MATLAB格式的文件。

改成C++代码：import numpy as np from numpy import sqrt, pi, exp from numpy import fft from scipy.constants import (e as e0, epsilon_0 as eps0, h as h, hbar as hbar, electron_mass as m0, c as c0) from scipy.linalg import null_space import scipy.sparse as sparse import scipy.sparse.linalg as splg

在C++中，我们使用`#include`指令来引入头文件，而不是使用`import`语句。此外，C++的标准库不提供与Python中相同的科学计算功能，因此我们需要使用其他库来实现类似的功能。

以下是一些在C++中可以使用的库及其对应的功能：

1. 对于数组操作和数学函数，可以使用C++的标准库或第三方库（如Eigen）来替代NumPy：

#include <iostream>
#include <cmath>

// 使用 C++ 标准库的数学函数
double sqrt(double x);
double exp(double x);

// 使用 Eigen 库进行数组操作和线性代数计算
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Sparse>

using namespace Eigen;

2. 对于快速傅里叶变换（FFT），可以使用FFTW库或其他类似的库来实现：

#include <fftw3.h>

3. 对于常量和物理常数，C++没有直接的对应库，但可以手动定义和使用：

const double e0 = 8.8541878128e-12;  // 真空介电常数
const double eps0 = 1.602176634e-19;  // 元电荷
const double h = 6.62607015e-34;  // 普朗克常数
const double hbar = 1.05457182e-34;  // 约化普朗克常数
const double m0 = 9.10938356e-31;  // 电子质量
const double c0 = 299792458;  // 光速

4. 对于线性代数计算，可以使用Eigen库或其他类似的库来代替SciPy：

#include <Eigen/Sparse>

请注意，上述代码中的库名称和头文件路径可能需要根据实际情况进行调整和修改。