坐标对作为keys,保持属性,线被简化为只保留起始点。nx_load_shp = nx.read_shp("../geodata/shp/e01_network_lines_3857.shp")#A graph is not always connected, so we take the largest connected subgraph#by using the connected_component_subgraphs function.#获取连接子图nx_list_subgraph =list(nx.co...
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, create...
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。 code # 强连接 G = nx.path_graph...
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC)) # 最大连通子图 # 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。
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。
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC)) # 最大連通子圖 # Largest connected components:{0, 1, 2, 3} ** 強連通** 如果有向圖 G 中的任意兩點間相互連通,則稱 G 是強連通圖。 strongly_connected_components()方法,返回所有強連通子圖的列表。
nx.degree(G)) print("平均度:", sum(d.values())/len(G.nodes)) global_effic=nx.global_efficiency(G) print('网络效率:',global_effic) largest = max(nx.connected_components(subG),key=len) largest_connected_subgraph = subG.subgraph(largest) print('最大子图规模',largest_connected_subgraph)...
subgraph = G.subgraph(specific_nodes) 可选:可根据需要对子图进行进一步操作,如添加属性、计算中心性等。 代码语言:txt 复制 # 添加节点属性 subgraph.nodes[1]['color'] = 'red' # 计算节点的度中心性 degree_centrality = nx.degree_centrality(subgraph) 通过以上步骤,你可以从具有特定度的节点创建一...
connected_components(G), key=len, reverse=True)] [4, 3]如果你只想要最大的连接组件,使用 max 而不是 sort 更有效。>>> largest_cc = max(nx.connected_components(G), key=len) 要创建每个组件的诱导子图,请使用:>>> S = [G.subgraph(c).copy() for c in nx.connected_components(G)] ...
networkx.algorithms.isomorphism.ISMAGS.largest_common_subgraph networkx.algorithms.node_classification.hmn.harmonic_function networkx.algorithms.node_classification.lgc.local_and_global_consistency networkx.algorithms.shortest_paths.unweighted.single_source_shortest_path networkx.algorithms.shortest_paths.unweighted.si...