python邻接矩阵获取出度

要邻接矩阵的出度，可以使用numpy库来处理矩阵。假设邻接矩阵为adj_matrix，其中adj_matrix[i][j]表示从节点i到节点j是否存在边。

以下是示例代码：

import numpy as np

def get_outdegree(adj_matrix):
    # 使用numpy库计算每个节点的出度
    outdegree = np.sum(adj_matrix, axis=1)
    return outdegree

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

outdegree = get_outdegree(adj_matrix)
print(outdegree)

输出结果为：

[1 2 1]

这表示节点0的出度为1，节点1的出度为2，节点2的出度为1。

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python制作一个邻接矩阵并求邻接矩阵中节点的入度、出度和度

以下是制作邻接矩阵并求节点入度、出度和度的Python代码：

n = int(input()) # 输入顶点数
matrix = [] # 存储邻接矩阵
for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    matrix.append(row)

# 计算每个节点的入度、出度和度
for i in range(n):
    in_degree = 0 # 入度
    out_degree = 0 # 出度
    degree = 0 # 度
    for j in range(n):
        if matrix[i][j] == 1:
            out_degree += 1
        if matrix[j][i] == 1:
            in_degree += 1
    degree = in_degree + out_degree
    print("节点{}的入度为{}，出度为{}，度为{}".format(i+1, in_degree, out_degree, degree))

以上代码首先输入顶点数n，然后输入n行邻接矩阵，将邻接矩阵存储在一个二维列表matrix中。接着，对于每个节点，遍历邻接矩阵，计算其入度、出度和度，并输出结果。

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在Python中，计算基于邻接矩阵的转移概率矩阵通常用于处理图论中的随机过程，比如Markov链模型。假设我们有一个表示状态之间转移概率的二维数组（邻接矩阵），其中每个元素`matrix[i][j]`代表从状态i到状态j的概率。

首先，我们需要初始化一个与邻接矩阵相同的大小的二维列表（即概率矩阵`transition_matrix`），所有元素都设为0，因为初始时所有状态间的直接转移概率未知。然后，遍历邻接矩阵，对于每个非对角线元素`(i, j)`：

# 假设adjacency_matrix是一个二维列表，表示邻接矩阵
transition_matrix = [[0 for _ in range(len(adjacency_matrix[0]))] for _ in range(len(adjacency_matrix))]

for i in range(len(adjacency_matrix)):
    for j in range(len(adjacency_matrix[i])):
        if adjacency_matrix[i][j] > 0:
            # 转移概率除以该节点出度保证概率之和为1（如果考虑完全随机，则可以不用除）
            transition_matrix[i][j] = adjacency_matrix[i][j] / sum(adjacency_matrix[i])

这里的`sum(adjacency_matrix[i])`得到的是节点i的所有出边概率总和。这样，我们就得到了一个新的转移概率矩阵，每行都是一个概率分布，表示当前状态下转移到其他状态的概率。