SciPy 图结构
SciPy 是一个开源的 Python 库，广泛用于科学和工程计算。它基于 NumPy，提供了许多高级科学计算功能，如优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理等。在本文中，我们将重点探讨 SciPy 中的图结构及其相关功能。
什么是图结构？
图结构是一种数学抽象，用于表示对象（称为节点或顶点）之间的相互关系（称为边或链接）。图在许多领域都有应用，包括计算机网络、社会网络分析、路径规划和电路设计等。在 SciPy 中，图结构通常用于解决优化问题、分析网络结构和模拟物理系统等。
SciPy 中的图结构
虽然 SciPy 本身不直接提供图结构的实现，但它是构建和分析图结构的重要工具。SciPy 中的几个模块，如 sparse 和 optimize，可以用于图结构的操作和分析。
稀疏矩阵
在 SciPy 中，图结构通常表示为稀疏矩阵。稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵，其中大部分元素为零。这种表示方法可以有效地存储和操作大型图，特别是那些节点和边数量很大的图。
from scipy import sparse
# 创建一个稀疏矩阵
matrix = sparse.lil_matrix((4, 4))
matrix[0, 1] = 1
matrix[1, 0] = 1
matrix[1, 2] = 1
matrix[2, 1] = 1
matrix[2, 3] = 1
matrix[3, 2] = 1
# 转换为压缩的稀疏行格式
matrix = matrix.tocsr()
最短路径算法
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