# 需要导入模块: import networkx [as 别名]# 或者: from networkx importnumber_of_edges[as 别名]deftest_nondecreasing_degree_sequence(self):# Check for lexicographically nondecreasing degree sequences# (for fixed number of nodes and edges).## There are three exceptions to this rule in the order ...
在Networkx 中,可以通过number_of_edges()方法来计算节点集之间的边数。 代码示例 import networkx as nx # 构建图 G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 1)]) # 计算节点集之间的边数 edges = G.number_of_edges([(1, 2), (3, 4)]) print...
用法: DiGraph.number_of_edges(u=None, v=None)返回两个节点之间的边数。参数: u, v:节点,可选(默认=所有边) 如果指定了 u 和 v,则返回 u 和 v 之间的边数。否则返回所有边的总数。 返回: nedges:int 图中的边数。如果指定了节点 u 和v,则返回这些节点之间的边数。如果图是有向图,则仅返回从...
G = nx.DiGraph() #创建有向图 G.number_of_edges() # 统计边数 G.degree # 统计所有节点的度 G.add_node(1, age=10) # 添加节点,创建属性age G.add_node('2', age=15) # 节点命名很自由 G.nodes[1]; G.nodes['2'] # 查看节点属性 G.nodes['2']['weight'] = 4 # 新增节点属性 G...
non_neighbors(graph,node):返回图中没有邻居的节点。common_neighbors(G,u,v):返回图中两个节点的公共邻居。 3.边 代码语言:javascript 复制 edges(G[,nbunch]):返回与nbunch中的节点相关的边的视图。number_of_edges(G):返回图中边的数目。non_edges(graph):返回图中不存在的边。
print('图中边的个数', F.number_of_edges()) #删除边 F.remove_edge(1,2) F.remove_edges_from([(11,12), (13,14)]) nx.draw(F, with_labels=True) plt.show() #实例:在networkx中列出节点和边 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt ...
Graph.number_of_edges(u=None, v=None) 返回两个节点之间的边数。 参数 u, v ( nodes, optional (default=all edges) )--如果指定了U和V,则返回U…
print('图中边的个数', G.number_of_edges())# 图中边的个数 6 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ②遍历边 #快速遍历每一条边,可以使用邻接迭代器实现,对于无向图,每一条边相当于两条有向边 FG = nx.Graph() FG.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125), (1,3,0.75), (2,4,1.2), (3,4,...
G.number_of_nodes(),G.number_of_edges()(8,3) 为graph、node和edge添加属性 上面我们所创建的graph、node和edge除了有唯一可区分的id外,并不具有任何属性,下面介绍如何为graph、node和edge添加属性。我们可以用下列方式创建一个带有属性的图G: ...
G.number_of_edges()# 4 G.edges()#EdgeView([(1,2),(1,3),(2,3),(2,4)]) 同样也可以移除边 G.remove_edge(1,2)G.remove_edges_from([(1,3),(2,4)]) 最后边可以直接在空图中或者还没有建立节点之前创建,如果指定的边的节点不存在图对象中,会先创建出节点 ...