incidence_matrix#

incidence_matrix(G, nodelist=None, edgelist=None, oriented=False, weight=None, *, dtype=None)[source]#

返回图 G 的关联矩阵。

关联矩阵将每一行分配给一个节点，每一列分配给一条边。对于标准关联矩阵，在行的节点与列的边相交的任何地方出现 1。对于有向关联矩阵，每条边被分配一个方向（对于无向图是任意的，对于有向图是与方向一致的）。对于边的源（尾）出现 -1，对于边的目标（头）出现 1。其他元素为零。

Parameters:

G图: 一个 NetworkX 图
nodelist列表, 可选 (默认= G 中的所有节点): 行按照 nodelist 中的节点顺序排列。如果 nodelist 为 None，则顺序由 G.nodes() 生成。
edgelist列表, 可选 (默认= G 中的所有边): 列按照 edgelist 中的边顺序排列。如果 edgelist 为 None，则顺序由 G.edges() 生成。
oriented: 布尔值, 可选 (默认=False): 如果为 True，矩阵元素对于每条边的头或尾节点分别为 +1 或 -1。如果为 False，则在两个节点都出现 +1。
weight字符串或 None, 可选 (默认=None): 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。如果使用边权重，应为正值，以便方向可以提供符号。
dtypeNumPy 数据类型或 None (默认=None): 输出稀疏数组的数据类型。该类型应与 weight 参数兼容，例如，如果 weight 返回浮点数，则此参数也应为浮点数。如果为 None，则使用 SciPy 的默认值。

Returns:

Notes

对于 MultiGraph/MultiDiGraph，edgelist 中的边应为 (u,v,key) 3 元组。

“网络是应用数学中许多问题的最佳离散模型” [1]。

References

[1]