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
访问NetworkX官方文档,查看from_numpy_matrix方法的状态。在文档中,你可能会发现该方法已经被移除,并找到了推荐的替代方法。寻找替代方法或函数以从numpy矩阵创建图: 如果from_numpy_matrix方法在新版本的networkx中已被移除,你可以使用from_numpy_array方法作为替代。下面是一个使用from_numpy_array方法的示例代码: pyt...
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) print(nx.info(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。
请注意,如果你的图是有向图,你可以使用nx.adjacency_matrix(G, directed=True)来获取有向图的邻接矩阵。如果你想要自定义矩阵的表示方式,你可以使用toarray()方法将稀疏矩阵转换为 NumPy 数组。 度、平均度、度分布与度矩阵 下面的演示均以: 代码语言:javascript ...
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) ...
import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix 创建一个邻接矩阵 adj_matrix = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]]) 从邻接矩阵创建图 G = nx.from_scipy_sparse_matrix(csr_matrix(adj_matrix)) print("Graph created from adjacency matrix:", G.edges()) ...
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) ...
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) ...
nx.from_numpy_array(A, parallel_edges=False, create_using=None) nx.from_numpy_matrix(A, parallel_edges=False, create_using=None) nx.from_pandas_adjacency(df, create_using=None) 从adjacency matrixAA构建一个 network: 非0 (包括负数和正数)的矩阵元素,即Aij≠0Aij≠0,会被创建为 edge; ...