adjacency-matrix

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對不起，如果它看起來太簡單了，但我想構造一個常規網絡的鄰接矩陣，使得每個節點的度數爲k，節點數量爲N。每個節點連接到環形網絡中每邊最近的鄰居的k/2。沒有環路和多條邊。對於一個簡單的例子N=8和k=4我們： 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1

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從python中的矩陣創建鄰接列表圖表

所以我試圖從字母矩陣中製作一個字母（代表一個麻煩牌）的圖形。所以說，我有這樣的： [ [ A, B, C, D], [E, F, G, H], [I, J, K, L], [M, N, O, P] ]. 我希望每個節點是一封信，但我有麻煩找出如何讓每個節點的鄰居。例如，節點A將具有鄰居B，E和F.雖然節點K將具有鄰居F，G，H，J，L，M，O和P.任何幫助將不勝感

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實現A *搜索算法

我是一個試圖實現A *搜索算法的初學者，我想知道什麼是實現它的最佳方式。我創建了一個圖結構（鄰接矩陣），我的計劃是將A *應用於初始頂點和目標頂點。同時創造啓發式並隨着我的發展而改進。問題是，這可以工作嗎？我看了一下其他的實現，他們用不同的數據結構來完成它。

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在Python中爲大數據集創建鄰接矩陣

我在Python中的鄰接矩陣中表示網站用戶行爲時遇到問題。我想分析43個不同網站之間的用戶交互，以查看哪些網站一起使用。給定數據集有大約13.000.000線具有以下結構： user website id1 web1 id1 web2 id1 web2 id2 web1 id2 web2 id3 web3 id3 web2 我想以可視化的網站之間的相互作用的鄰接矩陣是這樣的：

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R - 將數據框中的變量與其他矩陣的值相關聯的矩陣的子集

自從幾天以後，我正在尋找在R中管理我的數據的方式。我擁有相同的一組個人（n = 5013 ）結構如下：兩個不對稱的鄰接矩陣（m1和m2）（n×n方陣，其中所有個體構成矩陣的行和列）和數據框（df）與我的個人集合（df$N）和一個變量（df$V）。我搜索中的m2的單元值的函數使用可變df$V（不同的標準/變量值的行和cols）到子集的矩陣和子集m1（或識別無效的病例）的方式。下面的例子說明我的

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如何繪製matlab中的三維有向圖

我有一個上三角相鄰矩陣，它表示一組連接的節點。每個節點由三個地理座標定義：x y z。我的目標是繪製網絡以便通過考慮邊緣的方向來查看它的外觀。如果我不考慮z座標，我能夠很容易地顯示結果：的代碼來獲得這個結果的線路有： A = [0 1 1 0 0 0 0; 0 0 1 1 0 0 0; 0 0 0 1 1 1 0; 0 0 0 0 1 1 0; 0 0

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如何檢查給定的無向圖是否存在傳遞方向？

如果一個無向圖的邊可以以這樣一種方式定向，即如果（x，y）和（y，z）是所得有向圖中的兩條邊，那麼存在一條邊（x，z ）在結果有向圖中。我正在使用真正的食物網絡，我需要檢查一個密集的無向圖（模擬食物網中的競爭）是否具有傳遞方向。無向圖被表示爲Java中的鄰接矩陣。編輯：例如， for this undirected graph, 我們可以在this way定向邊緣。所以，這個圖有一個傳遞的方

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用MinMaxScaler標準化相鄰矩陣（在pandas中）

我有一個項目vs項目的相關矩陣（dm）兩個項目（例如，item0，item1）之間的值是指這些項目一起出現的次數。我如何在0到1之間調整大熊貓的所有值？ from sklearn import preprocessing scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 但是，我不知道如何將比例因子應用到熊貓數據框。

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如何計算鄰接矩陣的短路徑測地距離csv [python]？

我有圖的鄰接矩陣 graph n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 0 0 0 3 1 1 0 1 0 0 0 0 0 4 1 0 1 0 1 1 0 0 0 5 0 0 0 1 0 1 1 1 0 6 0 0 0 1 1 0 1 1 0 7 0 0 0 0 1 1 0 1 1 8 0 0 0 0 1 1 1 0 0 9 0 0

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有N個頂點和E邊的圖有多少個不同的鄰接矩陣？

答案是N！我不明白它是怎麼回事。我的看法：假設它是一個無向圖; 形容詞中每一行的尺寸。無論邊的數量如何，頂點的矩陣都是N.因此，第一行可能的排列數= N !. 第二行的總排列=（N-1）！因爲一個細胞在第一行已經被照顧。同樣，第三行=（N-2）！。。。對於第N行= 1 總排列= N！ + N-1！+ ... + 1！如果考慮無向或有向圖將產生不同的結果，我很困惑。如果我們考慮圖表被