SciPy 教程 之 SciPy 图结构 1

简介: SciPy 图结构教程介绍了图的基本概念及其在算法中的应用。图由节点和边组成,节点代表对象,边表示对象间的连接。SciPy 的 `scipy.sparse.csgraph` 模块提供了处理图结构的工具。邻接矩阵用于表示节点间的连接关系,分为有向图和无向图两种类型。无向图的边是双向的,而有向图的边则有明确的方向。

SciPy 教程 之 SciPy 图结构 1

SciPy 图结构

图结构是算法学中最强大的框架之一。

图是各种关系的节点和边的集合,节点是与对象对应的顶点,边是对象之间的连接。

SciPy 提供了 scipy.sparse.csgraph 模块来处理图结构。

邻接矩阵

邻接矩阵(Adjacency Matrix)是表示顶点之间相邻关系的矩阵。

邻接矩阵逻辑结构分为两部分:V 和 E 集合,其中,V 是顶点,E 是边,边有时会有权重,表示节点之间的连接强度。

用一个一维数组存放图中所有顶点数据,用一个二维数组存放顶点间关系(边或弧)的数据,这个二维数组称为邻接矩阵。

顶点有 A、B、C,边权重有 1 和 2。

A 与 B 是连接的,权重为 1。

A 与 C 是连接的,权重为 2。

C 与 B 是没有连接的。

这个邻接矩阵可以表示为以下二维数组:
A B C
A:[0 1 2]
B:[1 0 0]
C:[2 0 0]

邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵。

无向图是双向关系,边没有方向

有向图的边带有方向,是单向关系

目录
相关文章
|
8天前
|
数据可视化 DataX Python
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
39 8
|
8天前
Seaborn 教程-主题(Theme)
Seaborn 教程-主题(Theme)
28 7
|
8天前
|
Python
Seaborn 教程-模板(Context)
Seaborn 教程-模板(Context)
28 4
|
8天前
|
数据可视化 Python
Seaborn 教程
Seaborn 教程
25 5
|
25天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
48 8
|
1月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 9
SciPy 教程之显著性检验:介绍显著性检验的基本概念、目的及在SciPy中的实现方法。通过scipy.stats模块进行显著性检验,包括正态性检验(使用偏度和峰度),并提供代码示例展示如何计算数据集的偏度和峰度。
33 2
|
1月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 9
SciPy 教程之 Scipy 显著性检验第9部分,介绍了显著性检验的基本概念、作用及原理,通过样本信息判断假设是否成立。着重讲解了使用scipy.stats模块进行显著性检验的方法,包括正态性检验中的偏度和峰度计算,以及如何利用normaltest()函数评估数据是否符合正态分布。示例代码展示了如何计算一组随机数的偏度和峰度。
28 1
|
1月前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
29 1
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
深入浅出:使用Python进行数据分析的基础教程
【10月更文挑战第41天】本文旨在为初学者提供一个关于如何使用Python语言进行数据分析的入门指南。我们将通过实际案例,了解数据处理的基本步骤,包括数据的导入、清洗、处理、分析和可视化。文章将用浅显易懂的语言,带领读者一步步掌握数据分析师的基本功,并在文末附上完整的代码示例供参考和实践。
|
1月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 6
显著性检验是统计学中用于判断样本与总体假设间是否存在显著差异的方法。SciPy的scipy.stats模块提供了执行显著性检验的工具,如T检验,用于比较两组数据的均值是否来自同一分布。通过ttest_ind()函数,可以获取两样本的t统计量和p值,进而判断差异是否显著。示例代码展示了如何使用该函数进行T检验并输出结果。
29 1
下一篇
DataWorks