Python SciPy csgraph.structural_rank用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.sparse.csgraph.structural_rank 的用法。

用法:

scipy.sparse.csgraph.structural_rank(graph)#

計算具有給定稀疏模式的圖(矩陣)的結構等級。

矩陣的結構秩是對應二分圖的最大橫向中的條目數，是矩陣數值秩的上界。如果可以排列元素以形成對角線zero-free，則圖具有完整的結構等級。

參數 ：：

graph： 稀疏矩陣

輸入稀疏矩陣。

返回 ：：

rank： int

稀疏圖的結構秩。

參考：

[1]

I. S. Duff，“計算結構 index ”，SIAM J. Alg。光盤。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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