Python NetworkX adjacency_matrix用法及代码示例

返回 G 的邻接矩阵。

参数：

G：图形

NetworkX 图

nodelist：列表，可选

根据 nodelist 中的节点对行和列进行排序。如果 nodelist 为 None，则排序由 G.nodes() 生成。

dtype：NumPy 数据类型，可选

数组所需的数据类型。如果无，则使用 NumPy 默认值。

weight：字符串或无，可选(默认='weight')

用于提供矩阵中每个值的边数据键。如果没有，则每条边的权重为 1。

返回：

A：SciPy 稀疏矩阵

G的邻接矩阵表示。

注意：

对于有向图，条目 i,j 对应于从 i 到 j 的边。

如果您想要一个纯 Python 邻接矩阵表示，请尝试 networkx.convert.to_dict_of_dicts，它将返回可以作为稀疏矩阵处理的 dictionary-of-dictionaries 格式。

对于具有平行边的 MultiGraph/MultiDiGraph，权重相加。有关其他选项，请参阅to_numpy_array。

用于图中自循环边的约定是将对角矩阵条目值分配给边权重属性(如果边没有权重属性，则为数字 1)。如果需要将边权重加倍的替代约定，则可以按如下方式修改生成的 Scipy 稀疏矩阵：

>>> G = nx.Graph([(1, 1)])
>>> A = nx.adjacency_matrix(G)
>>> print(A.todense())
[[1]]
>>> A.setdiag(A.diagonal() * 2)
>>> print(A.todense())
[[2]]