(G1.nodes) # 返回所有的顶点 [node1,...] nx.draw_networkx(G1) plt.show() G2 = G1.subgraph([1, 2, 3, 8, 9, 10]) G3 = G1.subgraph([4, 5, 6, 7]) G = nx.union(G2, G3) print(G.nodes) # 返回所有的顶点 [node1,...] # [1, 2, 3, 8, 9, 10, 4, 5, 6...
G=nx.Graph(name='gp')G.graph #{'name':'gp'}G2=nx.Graph()G2.graph['name']='gp'G.graph #{'name':'gp'} 同样对于节点node也有对应的API进行属性赋值和增加add_node,add_nodes_from,G.nodes G=nx.Graph()G.add_node(1)G.nodes[1]['name']='gp'G.nodes.data()#NodeDataView({1:{'...
View of Graphs as SubGraph, Reverse, Directed, Undirected. 在某些算法中,临时对图进行改变以排除某些节点或边是很方便的。最好通过视图来做到这一点,而不是删除然后重新添加。在其他算法中,可以方便地将图临时变形为反向有向边,或将有向图视为无向等。该模块提供了这些图视图。 生成的视图本质上是只读图形,...
获取你已经注意到了node和edge并不是Graph的对象。这就能够使你更加灵活的使用node和edge,如果在python中使用string和number。node可以为任何hashable对象(除了Node),edge还可以和其他Graph对象中的node建立关联。例如: g.add_node( n1, n2, Graph=x); 例如,n1,n2可以代表生物蛋白质资料库中两种蛋白质对象,x可以...
# 端点(node)的实际操作 G1.add_node(1) # 向 G1 加上端点 1 G1.add_node(1,name='n1',weight=1.0) # 加上端点 1,界定 name, weight 特性 G1.add_node(2,date='May-16') # 加上端点 2,界定 time 特性 G1.add_nodes_from([3, 0, 6], dist=1) # 加上好几个端点:3,0,6 ...
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
graph对象能够添加node(节点) g.add_node(1); #添加一个节点 g.add_nodes_from( [2,3]) #添加一个节点列表 h = nx.path_graph(10) g.add_nodes_from( h) #添加一个能够迭代的集合(例如:list, set, graph, file等等),这样g中包含了h中的元素 ...
print(G1.nodes) # 返回所有的顶点 [node1,...] nx.draw_networkx(G1) plt.show() G2 = G1.subgraph([1, 2, 3, 8, 9, 10]) G3 = G1.subgraph([4, 5, 6, 7]) G = nx.union(G2, G3) print(G.nodes) # 返回所有的顶点 [node1,...] ...
边是两个顶点之间的连接,在 NetworkX 中用 边是由对应顶点的名字的元组组成 e=(node1,node2)。边可以设置权重、关系等属性。 边的常用操作:添加边,删除边,定义边的属性,查看边和边的属性。向图中添加边时,如果添加的边的顶点是图中不存在的,则自动向图中添加该顶点。
G.remove_node(1) G.remove_edge(2,3) 4. 获取节点和边信息 你可以使用nodes和edges方法获取图中的节点和边。 print(G.nodes()) print(G.edges()) 三、高级用法 1. 子图 你可以通过subgraph方法获取图的一个子图。 sub_G = G.subgraph([2,3,4]) ...