Python SciPy csgraph.structural_rank用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.csgraph.structural_rank 的用法。

用法:

scipy.sparse.csgraph.structural_rank(graph)#

计算具有给定稀疏模式的图(矩阵)的结构等级。

矩阵的结构秩是对应二分图的最大横向中的条目数，是矩阵数值秩的上界。如果可以排列元素以形成对角线zero-free，则图具有完整的结构等级。

参数 ：：

graph： 稀疏矩阵

输入稀疏矩阵。

返回 ：：

rank： int

稀疏图的结构秩。

参考：

[1]

I. S. Duff，“计算结构 index ”，SIAM J. Alg。光盘。方法，卷。 7, 594 (1986)。

[2]

http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/legend.html

例子：

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> from scipy.sparse.csgraph import structural_rank

>>> graph = [
... [0, 1, 2, 0],
... [1, 0, 0, 1],
... [2, 0, 0, 3],
... [0, 1, 3, 0]
... ]
>>> graph = csr_matrix(graph)
>>> print(graph)
  (0, 1)    1
  (0, 2)    2
  (1, 0)    1
  (1, 3)    1
  (2, 0)    2
  (2, 3)    3
  (3, 1)    1
  (3, 2)    3

>>> structural_rank(graph)
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