1、我使用的是networkx 3.1 2、networkx 3.0开始就删除了from_numpy_matrix() 详见官方文档:NetworkX 3.0 — NetworkX 3.1 documentation 3、from_numpy_array()的使用from_numpy_array — NetworkX 3.1 documentation
networkx根据 邻接矩阵,构建一个复杂网络 networkx根据连接矩阵,构建一个复杂网络 创建图的几种方法: import numpy as np >>> A = np.array([[1, 1], [2, 1]]) >>> G = nx.from_numpy_array(A) >>> G.edges(data=True) EdgeDataView([(0, 0, {'weight': 1}), (0, 1, {'weight': ...
word_num = len(array_co_word_matrix) word_num 输出结果:133 7 生成图并进行探索 7.1 从NumPy数组生成networkx图 参看networkx文档,有专门的函数从其他数据结构直接生成graph 从numPy array生成graph 从pandas的邻接矩阵生成graph #graph_co_word_df = nx.from_pandas_adjacency(df_co_word_matrix) graph_co_...
从numpy数组中创建一个有十个随机节点的图 import numpy as np rng = np.random.default_rng() a = rng.integers(low=0, high=2, size=(10, 10)) DG = nx.from_numpy_array(a, create_using=nx.DiGraph) 等价的: DG = nx.DiGraph(a)DG = nx.DiGraph(a) 根据a的类型在内部调用from_numpy_array。
1. 确认from_numpy_matrix属性的存在 在NetworkX的较新版本中,from_numpy_matrix方法已经被移除。这是因为NetworkX团队推荐使用更直观和灵活的方法来创建图。因此,首先你应该检查你正在使用的NetworkX库的版本。 2. 查找替代的函数或方法 如果你需要从一个NumPy矩阵创建图,你可以使用from_numpy_array方法作为替代。此外...
7.1 从NumPy数组生成networkx图 参看networkx文档,有专门的函数从其他数据结构直接生成graph 从numPy array生成graph 从pandas的邻接矩阵生成graph #graph_co_word_df = nx.from_pandas_adjacency(df_co_word_matrix) graph_co_word_matrix = nx.from_numpy_array(array_co_word_matrix) ...
importnumpy as npimportnetworkx as nximportmatplotlib.pyplot as plt A= np.array([[0,0,3], [2,0,0], [0,1,0]])#从邻接矩阵A创建有向权重图,节点标号为[0,1,2]G =nx.from_numpy_matrix(A,create_using=nx.DiGraph()) pos= nx.random_layout(G, seed=23) ...
adj_matrix = np.array([ [0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0] ]) 三、将邻接矩阵转换为图 一旦定义了邻接矩阵,就可以使用NetworkX的相关函数转换为Graph对象。 使用from_numpy_matrix G = nx.from_numpy_matrix(adj_matrix) ...
在networkx中创建网络可以使用np.array来表示网络的连接关系。np.array是NumPy库中的一个函数,用于创建多维数组。 在创建网络时,可以使用np.array来表示节点之间的连接关系。具体步骤如下: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import networkx as nx import numpy as np 创建一个二维数组,表示节点之间的连接关系。数...
importnumpy as npimportnetworkx as nximportmatplotlib.pyplot as plt A= np.array([[0,0,3], [2,0,0], [0,1,0]])#从邻接矩阵A创建有向权重图,节点标号为[0,1,2]G =nx.from_numpy_matrix(A,create_using=nx.DiGraph()) pos= nx.random_layout(G, seed=23) ...