python numpy 随机构建类无向图邻接矩阵

不能保证能各个节点之间能完全走通，只是记录一下。

import numpy as npdef structMatrix(n=11, low=1, high=10, num_base=10, num_more=10):"""构建无向图邻接矩阵:param n:       矩阵是 n x n 状的:param low:     矩阵中每个位置数值的大小下限:param high:    矩阵中每个位置数值的大小上限:param num_base:要替换的数量下限:param num_more:要替换的数量增加值（下限 + 增加值 = 上限，下限 + 增加值*random = 要替换的数量确定值）:return:"""# k = np.random.rand()X_ = np.random.randint(low=low,high=high,size=n**2).reshape(n,n).astype(float)    # 先造一个n*n的浮点矩阵（整数型矩阵无法放np.inf）# 在行索引中随机选择num_base到num_base+num_more个（如10到10+10个）用于后面替换成np.inf(因为可能有大量重复，所以你可以设的base和more都可以大些)index_0 = np.random.choice(X_.shape[0], int(num_base + num_more * np.random.rand()))print(f"index_0={index_0}")# 在列索引中随机选择num_base到num_base+num_more个（如10到10+10个）用于后面替换成np.inf(因为可能有大量重复，所以你可以设的base和more都可以大些)index_1 = np.random.choice(X_.shape[1], int(num_base + num_more * np.random.rand()))print(f"index_1={index_1}")# 将行列索引组合起来，每次根据一个行坐标和一个列坐标确定一个坐标，对应元素设置为np.infprint("下面是初次选中的坐标：")for (i,j) in list(zip(index_0, index_1)):print((i,j))# 如果在对角线上就不替换了，因为对角线上应该是0的（或者你可以设置1e-4这种很小的数，这取决于你的程序）if i == j:continueX_[i,j] = np.infX_ = np.triu(X_)                          # 得到原X的上三角矩阵（含对角线），下三角清零X_ += X_.T - 2*np.diag(X_.diagonal())      # X.diagonal()提取对角线，np.diag()构造对角线矩阵，再减去该2倍对角线矩阵得对角线为0的矩阵return X_print(f"结果矩阵：\n{structMatrix()}")

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