Pythonnumpy和NetworkX返回不同的特征值

Question

我得到的输出是：

numpy eigenvalues: [1.10622686e-16 2.04666355e-01 1.16666667e+00 1.50000000e+00
 1.50000000e+00 1.62866698e+00]
networkx eigenvals: [-6.25317335e-16  4.38447187e-01  3.00000000e+00  3.00000000e+00
  3.00000000e+00  4.56155281e+00]

当我跑步时：

import numpy as np
print('numpy version:',np.__version__)
import networkx as nx
print('networkx version:',nx.__version__)

输出为：

numpy version: 2.2.3
networkx version: 3.4.2

python3版本是3.12.2

这让我疯了，试图弄清为什么特征值如此不同。可能是我的特定机器（MacBook Pro M3 Max）？

您在使用

NumPy

时在Laplacian矩阵上执行对称归一化，但在使用

NetworkX's

内置函数时不进行对称归一化。

Answer 1

NumPy

，您正在使用您的自定义

symm_norm_laplacian()

函数来计算标准化的laplacian矩阵

，与您直接使用

NetworkX

用不同方法的示例输出：

nx.laplacian_spectrum(G)