python实现关联矩阵

关联矩阵（也称为邻接矩阵）是用于表示图形的常见数据结构之一。在 Python 中，可以使用二维数组来实现关联矩阵。假设我们有一个无向图，其中顶点数为 n，则可以使用以下代码创建一个关联矩阵：

n = 5
adj_matrix = [[0] * n for i in range(n)]

这将创建一个大小为 n × n 的二维数组，并将所有元素初始化为 0。接下来，我们可以根据图形的边缘来更新关联矩阵。例如，如果有一条连接节点 0 和节点 1 的边，则可以使用以下代码将相应的元素设置为 1：

adj_matrix[0][1] = 1
adj_matrix[1][0] = 1  # 由于是无向图，因此需要同时更新两个元素

这将更新矩阵的第一行第二列和第二行第一列的值为 1。如果有多个边缘，则可以使用类似的方式更新矩阵的其他元素。

相关问题

python 构造关联矩阵

构造关联矩阵一般是针对图论中的问题，可以用 Python 来实现。以下是一个简单的例子：

假设有一个无向图，有 4 个节点，节点之间的连接关系如下：

1 -- 2

2 -- 3

3 -- 4

现在要构造这个图的关联矩阵，可以使用如下代码实现：

import numpy as np

# 构造关联矩阵
graph = np.array([[1, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]])

# 打印关联矩阵
print(graph)

输出结果为：

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

其中，数组的每一行代表一个节点，每一列代表一个连边。如果节点 i 和节点 j 之间有连边，则关联矩阵的第 i 行第 j 列和第 j 行第 i 列都为 1，否则为 0。

将关联矩阵转为邻接矩阵python代码

将关联矩阵转为邻接矩阵的Python代码可以通过以下方式实现：

def convert_adjacency_matrix(incidence_matrix):
    num_vertices = len(incidence_matrix)
    adjacency_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertices)]
    
    for i in range(num_vertices):
        for j in range(num_vertices):
            if incidence_matrix[i][j] == 1:
                adjacency_matrix[i][j] = 1
    
    return adjacency_matrix

这段代码中，`incidence_matrix` 是关联矩阵，`num_vertices` 是顶点的数量。首先，创建一个全零的邻接矩阵 `adjacency_matrix`，然后遍历关联矩阵的每个元素，如果关联矩阵中的元素为 1，则在邻接矩阵中对应位置置为 1。

请注意，这里假设关联矩阵是一个二维列表，其中元素为 0 或 1。如果关联矩阵的元素不是 0 或 1，需要根据具体情况进行修改。