adjacency-matrix

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私は、エッジリストを隣接行列に変換するためにdilsライブラリでAdjacencyFromEdgelist関数を使用しました。私の次のステップは、Rのパッケージkayplayerの関数kpcentにそれを入力することです。これを行うことができる関数はありますか？ Rの本当に基本的な質問かもしれませんが、私は本当にRのデータ表現について混乱し、不満を感じています。お手伝いをしていただきありがとうござ

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私はこのようになりますベクトルがあるとインデックス

のベクターからバイナリー隣接行列を作成します。各要素は1から効率的に何5. を通じて、いくつかのインデックスに対応するように x <- sample(5, 500, replace = TRUE) をこのベクトルからバイナリ隣接行列を作成する方法は？具体的には、行列AはA[i,j] = 1ならばx[i] = x[j]なら0でなければなりません。

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隣接行列をソートする方法

接続ノードの異なるクラスタをよりよく見るために、隣接行列を「ソート」する方法はありますか？私はいくつかの行列を持っていますが、パターンはランダムに分布しているように見えます。現実世界では、私は例えばN個の独立したクラスタを持っていることを知っています（間には何の関係もありません）。したがって、N個の異なるパターンがあるように隣接行列を見たいと思います。これは達成可能ですか？更新：私は昨日

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graphvizで隣接行列を生成する

graphvizを使って隣接行列の画像を生成できるかどうかを知りたいと思います。たとえば、このファイルから： digraph { A -> B; B -> C; A -> C; D -> C; E -> C; E -> A; } 結果はこのようなものでなければなりません。それができない場合、私は使用することができ、他のソフトウェア

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隣接行列からベクトルを加算して行列に値を代入する

Matlabでは非常に新しいので、私は通常STATAを使用します。 nchoosek fuctionを使用して、1つの行列のベクトルの合計を取得します。私は入力として0または1のいずれかを持つ21x21隣接行列を持っています。私は新しいマトリクスを作りたいと思っています。それは隣接マトリクスからの全てのトライアドの間に入力の合計を与えます。新しいマトリックスには、21x21の各組み合わせに対応

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Python関数：隣接行列の接続性を確認してください

私は以下の隣接行列Dを持っています。行列のすべての頂点が接続されている場合にTrueを返し、そうでない場合にFalseを返すPython関数を書き込むにはどうすればよいですか？ D = [['a', 'c', 'g', 'w', 'Q', 'f', 'Z', 't', 'R'], [0, 1, 2, 1, 9, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 3, 4, 0, 0, 0, 0, 0], [

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Nのクイーンに対してコードが機能しないのはなぜですか？

Iが入力場合、私は基本的にこのコードを持って、1：0、次いで1 chessboard.Problemがサイズ4×4のchesboardするためのものであるように、私は 1 0, 3 1, 0 2, 2 3 を入力した場合、私は、名前この隣接行列上の位置0~1に割り当てられますそれが出力 [[0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1,

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バイナリ変数に基づいて隣接行列を作成する

私はdata.frameに2つの列を持っています。 1つはオブジェクトを示し、もう1つはオブジェクトがあるグループ内にあるかどうかを示します。ループを作成せずに隣接行列を作成するにはどうすればよいですか？ data("mtcars") testdf <- data.frame(names=as.character(row.names(mtcars)[1:5]), ingroup=

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networkx.adjacency_matrixのindptrをどのように解釈するのですか？

pythonにnetworkxを使用しています。私は関数adjacency_matrixをテストしましたが、結果の一部を理解できませんでした。たとえば：print adj.__dict__の結果で import networkx as nx import numpy as np g = nx.Graph() g.add_nodes_from([1,2,3]) g.add_edges_fr

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次のプリムのアルゴリズム実装の時間複雑度

次のコードの時間複雑度はどのくらいですか？私は、グラフと優先度キューの隣接行列表現を使ってprimのアルゴリズムを実装しています。私の意見では、時間の複雑さは次のとおりです。（n-1）のサイズまでヒープが大きく成長し、ソースが他のすべてのノードに接続され、内部ループでは隣接行列のコストがO （n-1）* n） - > O（n^2）ここで、nはノードの数です。その計算は正しいですか？したがって、ヒー