python删除邻接矩阵的固定行及列

可以使用numpy库来实现删除邻接矩阵的固定行及列。

假设邻接矩阵为adj_matrix，要删除的行为row_index，要删除的列为col_index，可以按照以下步骤进行操作：

import numpy as np

# 创建邻接矩阵
adj_matrix = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])

# 要删除的行和列的索引
row_index = 1
col_index = 2

# 删除行和列
adj_matrix = np.delete(adj_matrix, row_index, axis=0)
adj_matrix = np.delete(adj_matrix, col_index, axis=1)

print(adj_matrix)

输出结果为：

[[0 0]
 [0 0]]

其中，np.delete函数可以删除数组中的行或列，axis参数指定要删除的维度，0表示删除行，1表示删除列。

相关问题

python建邻接矩阵

在 Python 中，可以使用 numpy 库来创建邻接矩阵。以下是创建一个简单的无向图邻接矩阵的示例代码：

import numpy as np

# 定义无向图的边
edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 3)]

# 获取节点数
n = max(max(edges)) + 1

# 创建邻接矩阵
adj_matrix = np.zeros((n, n))
for edge in edges:
    adj_matrix[edge[0], edge[1]] = 1
    adj_matrix[edge[1], edge[0]] = 1

print(adj_matrix)

上述代码中，我们首先定义了无向图的边。然后，我们获取了节点数，也就是边中最大的节点编号加 1。接着，我们创建了一个 n 行 n 列的零矩阵，表示没有任何边相连。最后，我们遍历每条边，将矩阵中对应的元素设为 1，表示有一条边相连。由于是无向图，因此我们还需要将对称位置的元素设为 1，表示双向连接。

输出结果如下：

[[0. 1. 1. 0.]
 [1. 0. 1. 0.]
 [1. 1. 0. 1.]
 [0. 0. 1. 0.]]

其中，第 i 行第 j 列的元素表示第 i 个节点和第 j 个节点是否相连。如果相连，值为 1，否则为 0。

python生成邻接矩阵

可以使用Python中的NumPy库来生成邻接矩阵。以下是一个生成邻接矩阵的示例代码：

import numpy as np

# 定义图的节点数和边数
n_nodes = 5
n_edges = 7

# 随机生成边的起点和终点
edges = np.random.randint(0, n_nodes, size=(n_edges, 2))

# 创建邻接矩阵
adj_matrix = np.zeros((n_nodes, n_nodes))

# 将边加入邻接矩阵中
for i, j in edges:
    adj_matrix[i][j] = 1
    adj_matrix[j][i] = 1

print(adj_matrix)

此代码将生成一个大小为5x5的邻接矩阵，其中包含7条边。可以根据需要修改节点数和边数，并根据自己的数据生成邻接矩阵。