图的邻接矩阵（Adjacency Matrix)存储方式是用两个数组来表示图。一个一维的数组存储图中顶点信息，一个二维数组（称为邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。
设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个n*n的方阵，定义为：
我们来看一个实例，图7-4-2的左图就是一个无向图。
我们再来看一个有向图样例，如图7-4-3所示的左图。
在图的术语中，我们提到了网的概念，也就是每条边上都带有权的图叫做网。那些这些权值就需要保存下来。
设图G是网图，有n个顶点，则邻接矩阵是一个n*n的方阵，定义为：
如图7-4-4左图就是一个有向网图。
Python计算出度和入度1
2
3
4
5
6
7
8
9
10from numpy import *;
vertexes=mat([1,1,1,1]);
edges=mat([[0,0,0,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0],[0,0,0,0]]);
print("入度")
input=vertexes * edges;
print(input)
print("\n出度")
output = edges * (vertexes.T)
print(output)
1 | 入度 |