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)

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用python写pagerank算法

很高兴回答你的问题！Pagerank算法可以用Python来实现，以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 定义网页链接图矩阵
M = np.array([[0, 0, 1, 0],
              [1/2, 0, 0, 1/2],
              [0, 1, 0, 0],
              [1/2, 0, 0, 1/2]])

# 计算出度矩阵
out_degree = np.sum(M, axis=1)
D = np.diag(out_degree)

# 计算转移概率矩阵
P = np.dot(np.linalg.inv(D), M)

# 初始化页面权重向量
v = np.ones((4, 1)) / 4

# 设定阻尼系数和迭代次数
d = 0.85
num_iterations = 10

# 迭代计算pagerank
for i in range(num_iterations):
    v = d * np.dot(P, v) + (1 - d) / 4 * np.ones((4, 1))

print(v)

其中，M是一个4x4的网页链接图矩阵，表示了各网页之间的链接关系；out_degree是一个长度为4的数组，表示每个网页的出度；D是一个4x4的对角矩阵，表示各网页的出度；P是一个4x4的转移概率矩阵，计算方式是D的逆矩阵与M的矩阵乘积；v是一个4x1的页面权重向量，表示每个网页的权重；d是一个阻尼系数，用来平衡随机跳转和链接跳转的权重；num_iterations是迭代次数，通常取值为20-30次。

希望这个代码对你有所帮助！

pagerank的python代码

以下是一个简单的Python实现静态PageRank算法的代码：

import numpy as np

def pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85):
    N = M.shape[1]
    v = np.random.rand(N, 1)
    v = v / np.linalg.norm(v, 1)
    M_hat = (d * M + (1 - d) / N)
    for i in range(num_iterations):
        v = M_hat @ v
    return v

这个函数接受一个矩阵M，其中M[i, j]是网页i链接到网页j的概率。num_iterations参数指定PageRank算法的迭代次数，默认为100。d参数是阻尼因子，它控制了PageRank值的流失，通常设置为0.85。函数返回一个向量v，其中v[i]是网页i的PageRank值。