# 生成图G的邻接矩阵# nodelist顶点列表,若不设置则按照排序由 G.nodes() 生成A=nx.to_numpy_array(G,nodelist=range(6))Aarray([[0.,7.,9.,0.,0.,14.],[7.,0.,10.,15.,0.,0.],[9.,10.,0.,11.,0.,2.],[0.,15.,11.,0.,6.,0.],[0.,0.,0.,6.,0.,9.],[14.,0.,...
在networkx 2.0及更高版本中,应使用to_numpy_array方法替代to_numpy_matrix。to_numpy_array方法可以将图(Graph)的邻接矩阵或节点-属性矩阵转换为NumPy数组。 根据找到的正确方法,修改代码以替换错误的to_numpy_matrix调用: 假设你有一个networkx图对象G,你可以使用以下代码将其转换为NumPy数组: python import networ...
请注意,如果你的图是有向图,你可以使用nx.adjacency_matrix(G, directed=True)来获取有向图的邻接矩阵。如果你想要自定义矩阵的表示方式,你可以使用toarray()方法将稀疏矩阵转换为 NumPy 数组。 度、平均度、度分布与度矩阵 下面的演示均以: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 G.add_edges_f...
print("Graph created from DataFrame:", G.edges()) 2、与Scipy和Numpy的集成 NetworkX还可以与Scipy和Numpy库集成,用于处理图的矩阵表示: import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix 创建一个邻接矩阵 adj_matrix = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]]) 从邻接矩阵创...
)———求最短路径 2dijkstra_path_length(G, source, target, weight=‘weight’)———求最短距离 3 4import networkx as nx 5import pylab 6import numpy as np 7#自定义网络 8row=np.array([0,0,0,1,2,3,6]) 9col=np.array([1,2,3,4,5,,7]) 10value=np.array([1,2,1,81,...
(G) # 提取邻接矩阵 adj_matrix = nx.to_numpy_array(G) # 使用K-means进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) clusters = kmeans.fit_predict(adj_matrix) # 绘制图形 plt.figure(figsize=(8, 6)) nx.draw(G, pos, node_color=clusters, cmap='viridis', with_labels=True) plt.title(...
# 最小生成树(默认Kruskal算法)# 返回可迭代对象T=nx.minimum_spanning_tree(G)# 返回最小生成树的邻接矩阵# d = nx.to_numpy(T)d=nx.to_scipy_sparse_array(T)print("邻接矩阵c=\n",d)# 求油管长度(对称矩阵和的一半加5英里)W=d.sum()/2+5print("油管长度W=",W)w1=nx.get_edge_attributes...
to_numpy_array(G, weight='size') # 计算理论上可能的最大边数(完全图中的边数),考虑到是有向图,每对节点间有两条可能的边 max_possible_edges = G.number_of_nodes() * (G.number_of_nodes() - 1) # 实际存在的边数,这里需要根据边的权重进行加权求和 actual_weighted_edges = weighted_adj_...
weight='distance')print(nx_short_path)#create numpy array of coordinates representing result pathnx_array_path =get_full_path(nx_short_path)print("---")print(nx_short_path)#将路径点连成线#convert numpy array to Shapely Linestringout_shortest_path =asLineString(nx_array_path)write_geo...
A2 = nx.to_numpy_recarray(G, dtype=[('weight', float), ('cost', int)]) print(A1,A2) graph与numpy示例 输出: [[0. 7.] [7. 0.]] [[(0., 0) (7., 5)] [(7., 5) (0., 0)]] 12.4graph与Scipy #从scipy创建graph ...