part_G = G.subgraph(n for n, d in G.nodes(data=True) if flt_func(d)) #画出子图 plt.subplot(122) nx.draw(part_G, with_labels=True, font_weight='bold') plt.title('过滤后',fontproperties=myfont) plt.axis('on') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() 条件过滤后的子图 ...
视图排除了对图形结构的更改,但对属性的更改会反映在原始图形中。 要创建具有自己的边/节点属性副本的子图,请使用:G.subgraph(nodes).copy() 要将图就地简化为子图,您可以删除节点: G.remove_nodes_from([n for n in G if n not in set(nodes)]) 子图视图有时不是您想要的。在大多数情况下,如果您想做...
Graph.subgraph(nodes) 返回在上引发的子图的子图视图 . 图的诱导子图包含 以及这些节点之间的边缘。 参数 结点 ( 可迭代列表 )--一个将被迭代一次…
G.subgraph([nodes])从图 G1中抽取顶点[nodes]及对应边构成的子图 union(G1,G2)合并图 G1、G2 nx.info(G)返回图的基本信息 nx.degree(G)返回图中各顶点的度 nx.degree_histogram(G)返回图中度的分布 nx.pagerank(G)返回图中各顶点的频率分布 ...
# 需要导入模块: import networkx [as 别名]# 或者: from networkx importsubgraph[as 别名]defavg_distance(graph, communities, **kwargs):"""Average distance. The average distance of a community is defined average path length across all possible pair of nodes composing it. ...
MultiGraph.subgraph(nodes) 返回在上引发的子图的子图视图 . 图的诱导子图包含 以及这些节点之间的边缘。 参数 结点 ( 可迭代列表 )--一个将被迭…
1.3 子图(subgraph) (1)图G=(E,V),若E’是E的子集,V’是V的子集,且E’中的边仅与V’中的节点相关联,则称G’=(V’,E’)是G的一个子图。 1.4 连通图 (1)各边相异的道路称为迹(trace),也成为简单路径(simple path);各节点相异的道路称为(track),也称为基本路径(essential path);起点和终点重...
三、NetworkX基础知识 1.创建图 首先我们需要创建一个没有边和节点的图形,说白了就是先拿出一张白纸,我们准备在白纸上作画了。...常用的就是第一种图了 2.添加节点 这一步的作用就是在图中添加节点,我们可以一次添加一个节点,也可以添加一个节点列表 G.add_node()#添加节点1 G.add_nodes_from(...
然后定义了多条有向边,存储在列表edges中。最后使用add_edges_from方法将这些边添加到图G中。最后打印图中的边,可以看到成功添加了多条有向边。 在networkx中,可以使用add_edge方法添加单条有向边,也可以使用add_edges_from方法一次性添加多条有向边,具体使用哪种方法取决于实际需求。
G.add_nodes_from([2,3]) G.add_edge(1,2) e = (2,3) G.add_edge(*e) # Unpacking tuple G.add_edges_from([(1,2),(1,3)]) nx.draw(G) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. print(G.number_of_nodes()) print(G.number_of_edges()) ...