G=nx.Graph() G.add_edge(1,2, weight=7.0, cost=5) A1 = nx.to_numpy_matrix(G) A2 = nx.to_numpy_recarray(G, dtype=[('weight', float), ('cost', int)]) print(A1,A2) graph与numpy示例 输出: [[0. 7.] [7. 0.]] [[(0., 0) (7.,
importnetworkxasnx # 创建一个无向图G=nx.Graph()# 添加节点G.add_node(1)G.add_nodes_from([2,3])# 添加边G.add_edge(1,2)G.add_edges_from([(2,3),(1,3)])# 查看图的节点和边print("图的节点: ",G.nodes(),"; 图的边: ",G.edges(),'.')# 可视化 nx.draw(G,node_size=500,...
Graph-tool 提供了丰富的图算法,包括社区检测、网络演化模拟等。然而,Graph-tool 的安装过程相对复杂,可能会给用户带来一些困扰。 总的来说,Networkx、igraph 和 Graph-tool 都是优秀的网络分析工具,各有优劣。Networkx 的 API 简单易用,适合初学者和小规模网络分析;而 igraph 和 Graph-tool 在处理大规模网络数据...
# 生成图G的邻接矩阵# nodelist顶点列表,若不设置则按照排序由 G.nodes() 生成A=nx.to_numpy_array(G,nodelist=range(6))Aarray([[0.,7.,9.,0.,0.,14.],[7.,0.,10.,15.,0.,0.],[9.,10.,0.,11.,0.,2.],[0.,15.,11.,0.,6.,0.],[0.,0.,0.,6.,0.,9.],[14.,0.,...
Introduction to Graph Analysis with NetworkX %pylab inline import networkx as nx Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_nodes_from([2,3]) G.add_edge(1,2) e = (2,3) G.add_edge(*e) # Unpacking tuple G.add_edges_from(...
importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdL=[(1,2,8),(1,3,4),(1,5,2),(2,3,4),(3,4,2),(3,5,1),(4,5,5)]# 定义边和权重G=nx.Graph()# 创建无向图G.add_nodes_from(range(1,6))# 添加顶点G.add_weighted_edges_from(L)# 添加边pos=nx.shell...
NetworkX 使用(三),"官方教程""博客:NetworkX""NetworkX使用(二)""IntroductiontoGraphAnalysiswithNetworkX"Populatingtheinteractivenamespacefromnumpyandmatplotlib![
NetworkX文档,graph-tool文档 1.NetworkX 1.1 NetworkX基础 NetworkX包括4中graph类: Graph:无向图。两条节点之间只允许有一条边。允许节点有边指向自己。 DiGraph:有向图,Graph的子类。 MultiGraph:允许两个节点之间有多条无向边。 MultiDiGraph:MultiGraph有向图版本。
G = nx.Graph() 3.2 添加节点和边 使用add_node()和add_edge()方法可以很轻松地向图中添加节点和边: G.add_node("A") G.add_node("B") G.add_edge("A", "B") 你还可以使用add_nodes_from()和add_edges_from()方法一次添加多个节点和边: ...
G = nx.from_numpy_matrix(A) nx.draw(G, node_size=500, with_labels=True) 加权图: 加权图用add_weighted_edges_from函数添加边。 G = nx.Graph() G.add_weighted_edges_from([(0, 1, 3.0), (0, 2, 1.5)]) As = nx.adjacency_matrix(G) ...