如何用Numpy高效实现扩展后双向图的节点间边初始化？

假设我们需要为3个节点构成的完全无向图（无自环）初始化双向边，可通过以下代码实现：

import numpy as np
node_num = 3
graph = np.ones([node_num, node_num]) - np.eye(node_num)

现在对该图进行扩展，扩展后的图为4个节点构成的完全二分图K2,2（两组各2个节点，组内节点无连接，组间节点两两双向连接），请问实现该扩展图边初始化的简单高效代码是什么？

可以利用NumPy的切片赋值快速构造邻接矩阵，代码如下：

import numpy as np
node_num = 4
graph = np.zeros((node_num, node_num), dtype=int)
# 前2个节点与后2个节点互相建立双向边
graph[:2, 2:] = 1
graph[2:, :2] = 1

代码说明 #

• 先创建一个4×4的全零矩阵，默认所有节点间无连接
• 通过切片[:2, 2:]选中前2行、后2列的区域并赋值为1，代表前两个节点到后两个节点的单向边
• 再通过[2:, :2]选中后2行、前2列的区域赋值为1，完成双向边的初始化
• 全程用NumPy的向量化操作，比循环实现更高效，代码也更简洁直观

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmad