python将邻接矩阵转化为list

可以使用Python的列表(list)来表示邻接矩阵。假设邻接矩阵是一个二维数组，可以使用以下代码将其转换为Python列表：

adj_matrix = [[0, 1, 1, 0],
              [1, 0, 1, 1],
              [1, 1, 0, 1],
              [0, 1, 1, 0]]

adj_list = [[] for _ in range(len(adj_matrix))]  # 创建一个空的邻接表列表

for i in range(len(adj_matrix)):
    for j in range(len(adj_matrix)):
        if adj_matrix[i][j] == 1:
            adj_list[i].append(j)  # 将邻居节点添加到列表中

在上面的代码中，我们首先创建了一个空的邻接表列表，然后使用两个循环来遍历邻接矩阵，并将邻居节点添加到相应的邻接表中。最终，`adj_list`将是邻接矩阵的列表表示形式。

例如，对于上面的邻接矩阵，`adj_list`将是`[[1, 2], [0, 2, 3], [0, 1, 3], [1, 2]]`。

相关问题

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 ]

如何用python从邻接矩阵中构造出相应的转移矩阵？

在Python中，从邻接矩阵构建转移矩阵通常用于表示图中的随机游走过程，其中每个节点之间的概率由邻接矩阵给出。邻接矩阵是一个二维数组，其中行代表起点，列代表终点，矩阵元素表示两个节点间是否存在边以及对应的权重。

以下是一个简单的步骤来创建转移矩阵：

1. 首先，假设你有一个邻接矩阵 `adj_matrix`，它是一个列表列表（list of lists），其中 `adj_matrix[i][j]` 表示从节点 i 到节点 j 的连接。

2. 初始化一个同样大小的空转移矩阵 `trans_matrix`，大部分初始值设为 0，因为默认没有经过的路径概率为 0。

3. 对于每个节点 i 和它的邻居 j（即非零的 `adj_matrix[i][j]`），更新 `trans_matrix[i][j]` 为 `adj_matrix[i][j]` 的值，这表示从 i 转移到 j 的概率。如果存在环路，可能需要加上适当的衰减因子（例如每次移动概率乘以一个小的常数，防止概率无限积累）。

4. 由于转移矩阵是对称的，除非有方向性的边，否则 `trans_matrix[j][i]` 应该设置为相同的值。

5. 返回处理后的转移矩阵 `trans_matrix`。

def adjacency_to_transition(adj_matrix, decay_factor=0.9):
    trans_matrix = [[0 for _ in adj_matrix[0]] for _ in adj_matrix]
    
    for i in range(len(adj_matrix)):
        for j in range(len(adj_matrix[i])):
            if adj_matrix[i][j] > 0:
                trans_matrix[i][j] = adj_matrix[i][j] * decay_factor

    # 如果矩阵是对称的，这里可以省略
    # for i in range(len(trans_matrix)):
    #     for j in range(i+1, len(trans_matrix[i])):
    #         trans_matrix[j][i] = trans_matrix[i][j]

    return trans_matrix

# 示例用法
adjacency = [
    [0, 1, 1],
    [1, 0, 1],
    [1, 1, 0]
]
transition_matrix = adjacency_to_transition(adjacency)