import networkx as bx
import numpy as np
G1 = nx.erdos_renyi_graph(20, .3)
L1 = nx.linalg.laplacian_matrix(G1)
A1=nx.incidence_matrix(G1)
L1_inc = A1*np.transpose(A1)
L1_inc == L1
但答案并不适用于所有元素。既然拉普拉斯算子没有方向,那么有什么问题吗?
如果您需要更多信息,请告诉我。
最佳答案
函数nx.incidence_matrix()默认给出一个无向的关联矩阵。您可以通过 orient=True 返回定向版本。 例如:
In [1]: import networkx as nx
In [2]: G = nx.path_graph(4)
In [3]: I = nx.incidence_matrix(G,oriented=True)
In [4]: I.todense()
Out[4]:
matrix([[-1., 0., 0.],
[ 1., -1., 0.],
[ 0., 1., -1.],
[ 0., 0., 1.]])
In [5]: L = nx.laplacian_matrix(G)
In [6]: L.todense()
Out[6]:
matrix([[ 1, -1, 0, 0],
[-1, 2, -1, 0],
[ 0, -1, 2, -1],
[ 0, 0, -1, 1]])
In [7]: (I*I.T).todense()
Out[7]:
matrix([[ 1., -1., 0., 0.],
[-1., 2., -1., 0.],
[ 0., -1., 2., -1.],
[ 0., 0., -1., 1.]])
关于python - 为什么 Networkx 和关联矩阵计算的拉普拉斯算子不同,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26644431/