mindspore_gl.graph.get_laplacian
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.. py:function:: mindspore_gl.graph.get_laplacian(edge_index, num_nodes, edge_weight=None, normalization='sym')

    获得laplacian矩阵。

    参数：
         - **edge_index** (Tensor) - 边索引。shape为 :math:`(2, N\_e)` 其中 :math:`N\_e` 是边的数量。
         - **num_nodes** (int) - 节点数。
         - **edge_weight** (Tensor, 可选) - 边权重。shape为 :math:`(N\_e)` 其中 :math:`N\_e` 是边的数量。默认值：None。
         - **normalization** (str, 可选) - 归一化方法。默认值： 'sym'。

           :math:`(L)` 为归一化的矩阵， :math:`(D)` 为度矩阵， :math:`(A)` 为邻接矩阵， :math:`(I)` 为单元矩阵。

           1. `None` ：无
              :math:`\mathbf{L} = \mathbf{D} - \mathbf{A}`

           2. `'sym'` ：对称归一化
              :math:`\mathbf{L} = \mathbf{I} - \mathbf{D}^{-1/2} \mathbf{A} \mathbf{D}^{-1/2}`

           3. `'rw'` ：随机游走归一化
              :math:`\mathbf{L} = \mathbf{I} - \mathbf{D}^{-1} \mathbf{A}`

    返回：
         - **edge_index** (Tensor) - 标准化的边索引。
         - **edge_weight** (Tensor) - 归一化边权重。

    异常：
        - **ValueError** - 如果 `normalization` 不是None、'sym'或'rw'。