networkx是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。 要查找距离内的节点,可以使用networkx库中的ego_graph函数。该函数可以返回以指定节点为中心,距离范围内的子图。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import networkx as nx # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_nodes_from([1, ...
ego_minus_ego = nx.ego_graph(self.g, ego,1,False) community_to_nodes = self.__overlapping_label_propagation(ego_minus_ego, ego)# merging phaseforcincommunity_to_nodes.keys():iflen(community_to_nodes[c]) > self.min_community_size: actual_community = community_to_nodes[c] all_communiti...
线形图(Line Graph) 用于生成线图的函数。 我图(Ego Graph) 随机图(Stochastic) 从给定的加权有向图生成随机图的函数。 作为图(AS graph) 生成类似于 Internet 自治系统网络的图形 交集图(Intersection) 交集图是表示一组集合的交集模式的图 随机交集图的生成器。 社交网络(Social Networks) 著名的社交网络。 社...
ego_graph(G, n, radius=1, center=True, undirected=False, distance=None) 返回在给定半径内以节点n为中心的邻域的诱导子图。 参数 G ( 图表 )--…
ego_graph(G, largest_hub) # 设置ego网络的布局 pos = nx.spring_layout(hub_ego, seed=seed) # 绘制网络 nx.draw_networkx(hub_ego, pos, node_color="b", node_size=50, with_labels=False) # 突出显示度数最大的节点 options = {"node_size": 400, "node_color": "r"} nx.draw_networkx_...
Networkx 库提供了方法 ego_graph() 从任何图形生成一个 ego 网络。该方法采用两个强制参数和四个附加可选参数。*语法:* ego_graph(G,n,半径=1,中心=真,无向=假,距离=无) *参数:* *G(图)–网络x 图(其自我网络将被创建的父网络) * N(节点)–单个节点(自我网络的自我/中心节点) * 半径(数字,可...
获得k-hop子图 subgraph = nx.ego_graph(G,node,radius=k) neighbors= list(subgraph.nodes()) 可视化并对目标节点高亮 # generate node positions: pos = nx.spring_layout(ego
您可以使用库ego_graph的功能networkx: node = 3# The center noderadius = 3# Degrees of separationnew_graph = nx.generators.ego_graph(graph, node, radius=radius) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 例如: import networkx as nx G = nx.gnm_random_graph(n=n, m=30, seed=1) ...
示例:使用networkx ego_graph()函数返回barab_si albert网络中最大集线器的主egonet。 from operator import itemgetter import matplotlib.pyplot…
hub_ego = nx.ego_graph(G, largest_hub) # Draw graph pos = nx.spring_layout(hub_ego) nx.draw(hub_ego, pos, node_color='b', node_size=50, with_labels=False) # Draw ego as large and red nx.draw_networkx_nodes(hub_ego, pos, nodelist=[largest_hub], node_size=300, node_color...