nx.DiGraph()获取零阶矩阵

`nx.DiGraph()`是用于创建一个空的有向图对象，并不涉及矩阵。如果你想获取一个零阶矩阵，可以使用`numpy.zeros()`函数来创建一个指定大小的全零矩阵。例如，要创建一个 $1 \times 1$ 的全零矩阵，可以使用以下代码：

import numpy as np

zero_matrix = np.zeros((1, 1))

这将创建一个名为`zero_matrix`的变量，其中包含一个 $1 \times 1$ 的全零矩阵。

相关问题

nx.DiGraph()获取邻接矩阵

`nx.DiGraph()`返回的是一个有向图对象，而不是邻接矩阵。如果你已经有了一个有向图对象，可以使用NetworkX提供的`nx.to_numpy_matrix()`函数将其转换为邻接矩阵。例如：

import networkx as nx

# 创建有向图对象
G = nx.DiGraph()

# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 1)])

# 将有向图转换为邻接矩阵
adj_matrix = nx.to_numpy_matrix(G)

print(adj_matrix)

这将输出以下邻接矩阵：

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

其中，行和列的顺序与节点的索引相对应，矩阵中的值表示是否存在一条从该行对应节点到该列对应节点的有向边，1表示存在，0表示不存在。需要注意的是，这里返回的邻接矩阵是一个numpy矩阵对象。

G2 = nx.DiGraph()获取有向图的邻接矩阵

创建有向图对象 `G2` 后，可以使用NetworkX提供的`nx.to_numpy_matrix()`函数将其转换为邻接矩阵。例如：

import networkx as nx

# 创建有向图对象
G2 = nx.DiGraph()

# 添加节点和边
G2.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 2)])

# 将有向图转换为邻接矩阵
adj_matrix = nx.to_numpy_matrix(G2)

print(adj_matrix)

这将输出以下邻接矩阵：

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

其中，行和列的顺序与节点的索引相对应，矩阵中的值表示是否存在一条从该行对应节点到该列对应节点的有向边，1表示存在，0表示不存在。需要注意的是，这里返回的邻接矩阵是一个numpy矩阵对象。