图的输入。本例的问题是稀疏的有权无向图,使用 add_weighted_edges_from() 函数可以用列表形式向图中添加多条赋权边,每个赋权边以元组 (node1,node2,weight) 表示。 图的绘制。使用 nx.draw() 绘图时,默认的顶点位置可能并不理想,可以通过 pos 指定顶点位置。 绘制边的属性。使用 nx.draw_networkx_edge_la...
G.add_node(1) G.add_edge(2,3) G.add_edge(3,2) G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)]) print (G.nodes()) print (G.edges()) print (G.number_of_edges()) print (G.get_edge_data(1,2)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. [1, 2, 3, 0] [...
#边列表,每个元素是一个三元组(起点 终点 权重)edges=[('A','B',1),('A','C',4),('A','D',7),('B','C',2),('B','D',5),('C','D',3),('C','E',6),('D','E',8)]# 构建图G=nx.Graph()G.add_weighted_edges_from(edges)# 使用Kruskal算法计算MSTmst=nx.minimum_span...
unvisited_nodes.remove(current_node)returnshortest_paths# 创建图G=nx.Graph()G.add_weighted_edges_from([('A','B',1),('A','C',4),('B','C',2),('B','D',5),('C','D',1)])# 运行Dijkstra算法start_node='A'shortest_paths=dijkstra_algorithm(G,start_node)print(shortest_paths)#...
add_weighted_edges_from方法能够接受(起点,终点,权重)作为元素的序列。推荐这种方法。 方法二 add_edge方法可以添加weight参数。 方法三 类索引方法,在修改权重时非常有用。 添加权重标签 按照上述三个方法添加的边权重,将被记录在边属性下,我们可以通过G.edges(data=True)方法来查看: ...
add_edge('y','x',function=math.cos) G.add_node(math.cos) #图 elist=[(1,2),(2,3),(1,4),(4,2)] G.add_edges_from(elist) #加有权重的图 elist2=[('a','b',5.0),('b','c',3.0),('a','c',1.0),('c','b',7.3)] G.add_weighted_edges_from(elist2) # 随机节点...
本例为稀疏的带权有向图,使用 G.add_weighted_edges_from() 函数可以使用列表向图中添加多条赋权边,每个赋权边以元组 (node1,node2,weight) 表示。 图中的顶点表示事件(状态),边表示问题中的作业工序,边的权值表示完成作业所需的时间。注意,(3, 5, 0),(6, 7, 0) 表示虚作业,完成该作业所需时间(...
G1.add_edges_from([(3,6),(1,2),(6,7),(5,10),(0,1)]) # 向图上加上好几条边 G1.add_weighted_edges_from([(1,2,3.6),[6,12,0.5]]) # 向图上加上好几条增权边: (node1,node2,weight) G1.remove_edge(0,1) # 从图上删掉边 0-1 ...
有向图和无向图都可以给边赋予权重,用到的方法是add_weighted_edges_from,它接受1个或多个三元组u,v,w作为参数,其中u是起点,v是终点,w是权重。例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)]) ...
G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)]) 添加0-1和1-2两条边,权重分别是3.0和7.5。 如果想读取权重,可以使用get_edge_data方法,它接受两个参数u和v,即边的起讫点。例如: print G.get_edge_data(1,2) #输出{'weight': 7.5},这是一个字典结构,可以查看python语法了解它的用法。