求网络的拉普拉斯矩阵（python）

1. 导包

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 求图的拉普拉斯矩阵

# 求图的拉普拉斯矩阵 L = D - A
def laplacian_matrix(graph):# 求邻接矩阵A = np.array(nx.adjacency_matrix(graph).todense())A = -Afor i in range(len(A)):# 求顶点的度degree_i = graph.degree(i+1) # 节点编号从1开始，若从0开始，将i+1改为iA[i][i] = A[i][i] + degree_i  return A

3. 完整程序

import math
import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd# 构造图
def generate_graph(): graph = nx.Graph()graph.add_edge(1,2)graph.add_edge(2,3)graph.add_edge(1,4)graph.add_edge(1,5)graph.add_edge(2,5)graph.add_edge(4,5)return graph# 打印图 输入一个图
def print_graph(graph):nx.draw(graph, with_labels=True)plt.show()# 求图的拉普拉斯矩阵 L = D - A
def laplacian_matrix(graph):# 求邻接矩阵A = np.array(nx.adjacency_matrix(graph).todense())A = -Afor i in range(len(A)):# 求顶点的度degree_i = graph.degree(i+1) # 节点编号从1开始，若从0开始，将i+1改为iA[i][i] = A[i][i] + degree_i  return A# 主方法
if __name__ == "__main__":graph = generate_graph()print_graph(graph)print("拉普拉斯矩阵如下所示;")L_M = laplacian_matrix(graph)print(L_M)

4. 程序运行结果

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