方法一 add_weighted_edges_from方法能够接受(起点,终点,权重)作为元素的序列。推荐这种方法。 方法二 add_edge方法可以添加weight参数。 方法三 类索引方法,在修改权重时非常有用。 添加权重标签 按照上述三个方法添加的边权重,将被记录在边属性下,我们可以通过G.edges(data=True)方法来查看: 特别注意参数data一定...
G.add_nodes_from([(4,{"color":"red"})]) 3. 边 可以使用add_edge()方法将边添加到图中。例如,添加节点1和2之间的一条边: G.add_edge(1,2) 也可以使用add_edges_from()方法一次性添加多条边。例如,添加边(1, 2)和(1, 3): G.add_edges_from([(1,2),(1,3)]) 边也可以带有与之关联...
G.add_edges_from([(1, 2, {'color': 'blue'}), (2, 3, {'weight': 8})]) #modify attribute of edges G[1][2]['weight'] = 4.7 G.edges[3, 4]['weight'] = 4.2 关于图的创建就简单介绍这么多,至于DiGraph、MultiGraph、和MultiDiGraph的具体创建不同,可以通过对比四种不同图直...
G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3]) # 添加边 G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(2, 3), (3, 1)]) 3、节点和边的属性 # 添加带属性的节点 G.add_node(1, label='A') # 添加带属性的边 G.add_edge(1, 2, weight=4.2) 4、图的遍历 # 遍历所有节点 for node in G.n...
G.add_weighted_edges_from([('0', '3', 3), ('0', '1', -5),('0', '2', 2), ('1', '2', 4), ('2', '3', 1)]) #边和节点信息 edge_labels = nx.get_edge_attributes(G,'weight') labels={'0':'0','1':'1','2':'2','3':'3'} #生成节点位置 pos=nx.spri...
G.add_node(1) G.add_node(2)#加点G.add_nodes_from([3,4,5,6])#加点集合G.add_cycle([1,2,3,4])#加环G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)])#加边集合nx.draw(G) plt.savefig("youxiangtu.png") ...
G.add_edges_from(capacity_dict, weight=1)foru,v,dinList: G[u][v]['capacity']=d Now when I run: G.edges(data=True) The result will be: [(2.0,'First', {'capacity':1.0,'weight':1}), (3.0,'Second', {'capacity':2.0,'weight':1})] ...
在上述代码中,我们首先使用successors方法获取要移除节点的所有子节点,并将其存储在successors列表中。然后,使用remove_node方法从有向图中移除要删除的节点。最后,使用add_edges_from方法重新映射边,将要删除节点的子节点与其原始的父节点相连。 这样,我们就成功地从DiGraph中移除了节点并保留了...
# NetworkX 的图分析过程从图的构建开始import networkx# 初始化一个空的无向图G=networkx.Graph()# 通过 add_edges_from 接口添加边列表# 此处添加了两条边(1, 2)和(1, 3)G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])# 通过 add_node 添加点4G.add_node(4)# 接着查看一些图的信息# 使用 G.number_of...
G1.add_edge(0,10,weight=2.7)# 向 G1 添加边 0-10,并设置属性 G1.add_edges_from([(1,2,{'weight':0}),(2,3,{'color':'blue'})])# 向图中添加边,并设置属性 print(G1.nodes())# 查看顶点 # [2, 3, 0, 6, 4, 5, 7, 10, 12, 1] # 自动添加了图中没有的顶点 1 ...