adjacency-matrix

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私は文字のマトリックスから文字のグラフを作成しようとしています（boggleボードを表す）。だから私のようなもの持っていると言う： [ [ A, B, C, D], [E, F, G, H], [I, J, K, L], [M, N, O, P] ]. を、私は、各ノードは、文字にしたいが、私は、各ノードの隣人を取得する方法を考え出すのトラブルを抱えています。たと

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A *検索アルゴリズムの実装

私は、練習用のA *検索アルゴリズムを実装しようとする初心者です。私はそれについて最善の方法は何か疑問に思っています。私はグラフ構造（隣接行列）を作成しました。私の計画はA *を初期と目標の頂点に適用することでした。また、ヒューリスティックを作成し、それを改善します。問題は、これは機能するのでしょうか？私は他の実装を見てきましたが、別のデータ構造を使って実装しました。

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matlabに3Dの有向グラフをプロットする方法

私は接続されているノードのセットを表す上三角隣接行列を持っています。すべてのノードは、3つの地理座標x y zによって定義されます。私の目標は、エッジの方向も考慮に入れて、ネットワークがどのように見えるかを見るためにネットワークをプロットすることです。私は、z座標を考慮していない場合は、私は簡単に結果を表示することができる午前：この結果を得るために、コードの行は、次のとおりです。 A = [

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隣接行列をPythonで隣接リストに変換するには？

私のような隣接行列持っている：私がダウンしてここにこのような隣接リストに変換することができますどのよう [[ 0., 15., 0., 7., 10., 0.], [ 15., 0., 9., 11., 0., 9.], [ 0., 9., 0., 0., 12., 7.], [ 7., 11., 0., 0., 8., 14.], [ 10., 0., 1

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指定された無向グラフの推移方位が存在するかどうかを確認する方法は？

無向グラフは、（x、y）および（y、z）が結果の有向グラフの2つのエッジである場合に、エッジ（x、z）が存在し、）を結果の有向グラフに追加します。私は実際の食物網のネットワークを扱っています。食べ物網の競争をモデル化した高密度の無向グラフが推移的な方向性を持っているかどうかを確認する必要があります。無向グラフは、Javaの隣接行列として表されます。 EDIT：たとえば、 for this u

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LATEX：隣接行列からループグラフを作成する1

ラテックスを使ってこの隣接行列のグラフを描く方法はわかりません。これは、エッジがグラフはループと混合したグラフであるA、B、C、D、E、Fとラベル付けされるべき行列 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 あります。

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MinMaxScalerを使用して（パンダの）隣接行列を正規化します

アイテム対アイテムの近接行列（dm）があります。 2つのアイテム（item0、item1など）の間の値は、これらのアイテムが一緒に表示される回数を示します。パンダのすべての値を0と1の間でスケールするにはどうすればよいですか？ from sklearn import preprocessing scaler = preprocessing.MinMaxScaler() しかし、私はパンダのデ

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テキストファイルからグラフの値を読み取っていますか？

私は配列から値を取るプログラムを持っています。 int graph[][] = new int[][] {{0, 2, 0, 6, 0}, {2, 0, 3, 8, 5}, {0, 3, 0, 0, 7}, {6, 8, 0, 0, 9}, {0, 5, 7, 9, 0}, };

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Javaでの.matファイル（隣接行列）の読み込みと処理

StackOverflowの質問とGoogle検索結果の多くは扱っていますが、多くのディスカッショントピックを読んでいますが、私の質問には適切な答えが見つかりませんでした。私はJava環境で36600ノード（36600x36600の隣接行列）を読んで操作する（行列ベクトルの乗算のような）.mat形式のスパース行列を持っています。私はここで議論した多くの答えを適用しましたが、その.matファイルにデ

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隣接行列の短いパス測地線距離を計算する方法csv [python]？

私はグラフのpythonを使用してdiscance行列を測地線に変換する方法を graph n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 0 0 0 3 1 1 0 1 0 0 0 0 0 4 1 0 1 0 1 1 0 0 0 5 0 0 0 1 0 1 1 1 0 6 0 0 0 1 1 0 1 1 0 7 0 0 0 0 1 1