添加随机边:G.add_edge(1, 2)(这里以添加节点1和节点2之间的边为例) 可以通过G.edges()函数查看当前图中的所有边。 删除随机边的步骤如下: 导入networkx库:import networkx as nx 创建一个图并添加边:(参考上述步骤1-4) 删除随机边:G.remove_edge(1, 2)(这里以删除节点1和节点2之间的边为例) 可以通...
importnetworkxasnx# 创建一个有向图G=nx.DiGraph()# 添加边和属性G.add_edge(1,2,weight=0.5)G.add_edge(2,3,weight=2.0)G.add_edge(3,4,weight=1.5)# 删除具有特定属性的边edges_to_remove=[(u,v)foru,v,attrinG.edges(data=True)ifattr['weight']>1.0]G.remove_edges_from(edges_to_remove...
target = edge[1]attributes= G.get_edge_data(source, target) print(f"Edge ({source}, {target}): {attributes}") 5. 删除图的元素 可以使用remove_node()、remove_nodes_from()、remove_edge()和remove_edges_from()方法从图中删除节点和边。例如,删除节点1: G.remove_node(1) 6. 使用图构造函数...
super().remove_node(*args, **kwargs) def remove_nodes_from(self, *args, **kwargs): self._dirty = True super().remove_nodes_from(*args, **kwargs) def remove_edge(self, *args): # , **kwargs): self._dirty = True super().remove_edge(*args) # , **kwargs) def remove_edge...
2. 节点：通过add_node()方法添加节点，可以添加属性，如颜色、大小等。3. 边：使用add_edge()方法添加边，同样可以为边添加属性，如权重、类型等。4. 查看图元素：NetworkX提供了多种内置函数，如neighbors()、edges()等，用于查看图的各种属性。5. 删除图元素：使用remove_node()、remove_edge()...
gAnt.remove_nodes_from([5]) # 通过顶点标签 5 删除顶点 gAnt.remove_edge(13,17) # 删除边 (13,17) minWPath2 = nx.dijkstra_path(gAnt, source=0, target=17) # 顶点 0 到 顶点 17 的最短加权路径 lMinWPath2 = nx.dijkstra_path_length(gAnt, source=0, target=17) #最短加权路径长度 ...
使用remove_node(n) 删除指定顶点 n,remove_edge(u,v) 删除指定的边 (u,v)。 使用remove_nodes_from([n1,...nk]) 删除多个顶点,remove_edges_from([(u1,v1),...(uk,vk)]) 删除多条边。 例程中删除的点和边与案例问题中的要求不一致,是为了示例删除函数的使用。下同。
使用remove_node(n) 删除指定顶点 n,remove_edge(u,v) 删除指定的边 (u,v)。 使用remove_nodes_from([n1,...nk]) 删除多个顶点,remove_edges_from([(u1,v1),...(uk,vk)]) 删除多条边。 例程中删除的点和边与案例问题中的要求不一致,是为了示例删除函数的使用。下同。
G1.remove_edge(0,1) # 从图上删掉边 0-1 # G1.remove_edges_from([(2,3),(1,5),(6,7)]) # 从图上删掉好几条边 # print(G1.edges(data=True)) # 查询全部边的特性 print(G1.edges) # 查询全部边 # [(2, 1), (2, 3), (3, 6), (0, 10), (6, 7), (6, 12), (5,...
gAnt.remove_nodes_from([5])# 通过顶点标签 5 删除顶点 gAnt.remove_edge(13,17)# 删除边 (13,17) minWPath2=nx.dijkstra_path(gAnt,source=0,target=17)# 顶点 0 到 顶点 17 的最短加权路径 lMinWPath2=nx.dijkstra_path_length(gAnt,source=0,target=17)#最短加权路径长度 ...