邻接矩阵

adjacency_matrix(G, nodelist=None, dtype=None, weight='weight')

返回 G 的邻接矩阵。

参数：

G图

一个 NetworkX 图

nodelist列表, 可选

行和列按照 nodelist 中的节点进行排序。如果 nodelist=None (默认)，则排序由 G.nodes() 生成。

dtypeNumPy 数据类型, 可选

数组所需的数据类型。如果为 None，则使用 NumPy 默认值。

weight字符串 或 None, 可选 (默认为 'weight')

用于提供矩阵中每个值的边数据键。如果为 None，则每条边的权重为 1。

返回：

ASciPy 稀疏数组

G 的邻接矩阵表示。

另请参阅

to_numpy_array

to_scipy_sparse_array

to_dict_of_dicts

邻接谱

注意

对于有向图，条目 i, j 对应于从 i 到 j 的边。

如果您想要一个纯 Python 的邻接矩阵表示，请尝试 to_dict_of_dicts()，它将返回一个字典嵌套字典的格式，可以像稀疏矩阵一样进行寻址。

对于具有平行边的多图，权重会被求和。有关其他选项，请参阅 networkx.convert_matrix.to_numpy_array()。

图中用于自环边的约定是，将对角线矩阵条目值分配给边的权重属性（如果边没有权重属性，则为数字 1）。如果需要将边的权重加倍的替代约定，可以将生成的 SciPy 稀疏数组进行如下修改

>>> G = nx.Graph([(1, 1)])
>>> A = nx.adjacency_matrix(G)
>>> A.toarray()
array([[1]])
>>> A.setdiag(A.diagonal() * 2)
>>> A.toarray()
array([[2]])

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其他后端实现了此函数

graphblas : 支持 OpenMP 的稀疏线性代数后端。