在Networkx中,可以使用`weakly_connected_components`函数将弱连通分量生成为新图。 弱连通分量是指在有向图中,如果存在一条路径可以从节点A到达节点B,同时也存在一条...
本文简要介绍 networkx.algorithms.components.weakly_connected_components 的用法。 用法: weakly_connected_components(G)生成G 的弱连通分量。参数: G:NetworkX 图 有向图 返回: comp:集合生成器 一组节点的生成器,一个用于 G 的每个弱连接分量。 抛出: NetworkXNotImplemented 如果G 是无向的。
# 需要导入模块: import networkx [as 别名]# 或者: from networkx importweakly_connected_components[as 别名]defplot_wcc_distribution(_g, _plot_img):"""Plot weakly connected components size distributions :param _g: Transaction graph :param _plot_img: WCC size distribution image (log-log plot) :...
(Weakly Connected Components),也称为并查集(Union Find)算法,能找到有向图中的互连节点的集合,在同一个集合中,每个节点都可从任意其它节点到达...我们可以使用下面的方法测试相连的有向图: nx.is_weakly_connected(G) nx.is_strongly_connected(G) 或使用下面的方法测试无向图: nx.is_connected......
弱连通如果一个有向图 G 的基图是连通图,则有向图 G 是弱连通图。 weakly_connected_components()方法,返回所有弱连通子图的列表。 # 弱连通 G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) #默认生成节点 0,1,2,3 和有向边 0->1,1->2,2->3 ...
weakly_connected_components(G) 生成G的弱连通分量。 参数 G ( NETWorkX图 )--有向图 返回 comp --一组节点的生成器,每个节点对应G的弱连接分量…
weakly_connected_components()方式 ,回到全部弱连接子图的目录。 code # 弱连接 G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) #默认设置转化成连接点 0,1,2,3 和有向边 0->1,1->2,2->3 nx.add_path(G, [7, 8, 3]) #转化成有向边:7->8->3 ...
weakly_connected_components()方法,返回所有弱连通子图的列表。 # 弱连通 G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) #默认生成节点 0,1,2,3 和有向边 0->1,1->2,2->3 nx.add_path(G, [7, 8, 3]) #生成有向边:7->8->3 ...
weakly_connected_components()方法,返回所有弱连通子图的列表。 # 弱连通 G=nx.path_graph(4,create_using=nx.DiGraph())#默认生成节点 0,1,2,3 和有向边 0->1,1->2,2->3 nx.add_path(G,[7,8,3])#生成有向边:7->8->3 con=nx.weakly_connected_components(G) ...
weakly_connected_components()方法,返回所有弱連通子圖的列表。 # 弱連通 G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) #預設生成節點 0,1,2,3 和有向邊 0->1,1->2,2->3 nx.add_path(G, [7, 8, 3]) #生成有向邊:7->8->3 ...