怎么用python写一个pagerank代码

编写PageRank算法的Python代码通常涉及到网络图的表示和迭代计算。这里是一个简单的基于邻接矩阵的PageRank算法实现，假设我们有一个网页列表和它们之间的链接：

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85):
    N = M.shape[1] # 网页总数
    v = np.random.rand(N, 1) / N  # 初始随机排名向量
    v = (1 - d) / N + d * M @ v  # Google的经典公式，d是加权因子（通常0.85），M是邻接矩阵

    for _ in range(num_iterations):  # 迭代计算直到收敛
        v = (1 - d) / N + d * M @ v  # 更新向量

    return v  # 返回最终的PageRank结果

# 使用示例
# 假设邻接矩阵M是一个二维数组，其中M[i][j]为非零则表示从网页i到网页j有链接
# 创建邻接矩阵（这里仅作为例子，实际数据需要替换）
M = [[0, 1, 0], [0.5, 0, 1], [0, 0.6, 0]]
pr = pagerank(M)
print("PageRank results:", pr)