pagerank算法
这里提供一个简单的 Python 代码示例，演示如何实现 PageRank 算法。这个示例使用了网络图的邻接矩阵来表示网页之间的链接关系，并通过迭代计算来估算每个网页的 PageRank 值。
这段代码定义了一个 pagerank 函数，它接受一个邻接矩阵作为输入，并返回每个网页的 PageRank 值。在示例中，我们使用一个简单的网络图的邻接矩阵来演示算法的工作原理。你可以根据实际情况修改邻接矩阵或调整参数来测试算法的效果。
"""
计算网页的 PageRank 值
参数:
adj_matrix (ndarray): 网页的邻接矩阵，表示网页之间的链接关系
d (float): 阻尼因子，取值范围为 [0, 1]，默认为 0.85
max_iter (int): 最大迭代次数，默认为 100
tol (float): 迭代收敛的容忍度，默认为 1e-6
返回:
pagerank (ndarray): 每个网页的 PageR
