python使用pagerank算法代码实例

可以回答这个问题。以下是一个使用Python实现PageRank算法的代码示例：

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

M = np.array([[0, 0, 1, 0],
              [0.5, 0, 0, 0.5],
              [0.5, 0, 0, 0.5],
              [0, 1, 0, 0]])
print(pagerank(M))

这个代码实现了一个简单的PageRank算法，输入一个N x N的矩阵M，其中M[i, j]表示从页面j到页面i的链接权重。输出一个N x 1的向量v，其中v[i]表示页面i的PageRank值。在这个示例中，我们使用了一个4 x 4的矩阵M来演示算法的工作原理。

相关问题

python实现PageRank算法实例

好的，下面是一个简单的 Python 实现 PageRank 算法的示例代码：

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

# 示例网络结构
M = np.array([[0, 0, 1, 0],
              [1, 0, 0, 0],
              [0, 1, 0, 1],
              [0, 0, 1, 0]])

# 运行 PageRank 算法
v = pagerank(M, num_iterations=100, d=0.85)

# 输出结果
print(v)

在这个示例中，我们定义了一个 `pagerank` 函数来实现 PageRank 算法。这个函数接收一个 M 矩阵作为输入，其中 M(i, j) 表示从页面 j 到页面 i 的链接是否存在。我们还可以指定迭代次数和阻尼系数。

在函数中，我们首先生成一个初始向量 v，然后在每次迭代中通过乘以 M_hat 矩阵来更新 v。M_hat 矩阵是根据原始 M 矩阵和阻尼系数 d 计算得出的。最后，我们返回 PageRank 分数向量 v。

在示例中，我们使用了一个简单的网络结构来演示 PageRank 算法的工作原理。你可以尝试使用不同的网络结构和参数来运行这个算法并观察结果。

python使用PageRank算法后实现可视化实例

可以使用Python中的networkx库来实现PageRank算法，并使用matplotlib库进行可视化。以下是一个示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D'])

# 添加边
G.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('D', 'C')])

# 计算PageRank值
pr = nx.pagerank(G, alpha=.85)

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=[v * 10000 for v in pr.values()], node_color='r')
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1)
plt.axis('off')
plt.show()

运行以上代码后，将会得到一个可视化的图形，其中节点的大小表示其PageRank值的大小。