在Networkx中,连接组件列表指的是一个无向图中的连通子图。连通子图是指图中的一组节点,其中每个节点都可以通过边与其他节点相连。为了对连接组件列表进行编号,可以使用Networkx库中的connected_components函数来获取连通子图的列表,然后使用enumerate函数为每个连通子图分配一个唯一的编号。 以下是一个完整的答案示例: ...
G.add_node('组件1') G.add_node('组件2') G.add_node('组件3') 添加连接关系作为图形的边: 代码语言:txt 复制 G.add_edge('组件1', '组件2') G.add_edge('组件2', '组件3') 使用networkx的connected_components函数获取所有连接的组件: 代码语言:txt 复制 components = list(nx.connected_compone...
从1.9版本开始,connected_components的输出不再是list形式,而是generator 如果仍需使用list输出,可以采用 list(connected_components(G)) 输出 另外, 获取最大连通子图时如果可以使用sort,但更好的是使用max,例如: largest_cc = max(nx.connected_components(G), key=len)#获取最大的连通子图 参考资料 【1】http:...
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC)) # 最大连通子图 # Largest connected components:{0, 1, 2, 3} ** 强连通** 如果有向图 G 中的任意两点间相互连通,则称 G 是强连通图。 strongly_connected_components()方法,返回所有强连通子图的列表。 # 强连通 G = nx.path_graph(4, cr...
# Largest connected components:{0, 1, 2, 3} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ** 强连通** 如果有向图 G 中的任意两点间相互连通,则称 G 是强连通图。 strongly_connected_components()方法,返回所有强连通子图的列表。 # 强连通
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC)) # 较大连接子图 # Largest connected components:{0, 1, 2, 3} ** 强连接** 假如有向图 G 中的随意二点间互相连接,则称 G 是强连通图。 strongly_connected_components()方式 ,回到全部强连接子图的目录。
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC))# 最大连通子图 # Largest connected components:{0, 1, 2, 3} 强连通 如果有向图 G 中的任意两点间相互连通,则称 G 是强连通图。 strongly_connected_components()方法,返回所有强连通子图的列表。
components=list(nx.connected_components(G)) 计算图中每个节点的度: degrees=dict(G.degree()) 计算图中每个节点的聚类系数: clustering=nx.clustering(G) 13. 绘制图 NetworkX提供了基本的绘图功能,可以使用Matplotlib或Graphviz来可视化图形。您可以通过创建不同类型的绘图(如Spring布局、Circular布局、Spectral布局等...
connected_components of graph: [{'a', 'b', 'c'}, {'4', '0', '5', '1', '2'}, {'3'}] 连通子图例子 8.2弱联通 #定义graph G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) G.add_path([7, 8, 3]) G.add_path([5, 6,9]) #找出所有的弱连通图 for c in nx.weakly_...
nx.connected_components( g) #将node有关联的显示一个数组中。返回的为一个数组 打印: [ [1,2,3], [ "spam"]] sorted( nx.degree( g).values()) 打印: [ 0, 1, 1, 2] nx.clustering( g) #聚合 打印: { 1 : 0.0, 2:0.0 , 3: 0.0 . "spam":0.0} ...