#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...
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] [...
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 # 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 p...
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...
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: ...
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。
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...
G2.add_nodes_from(nodes) G2.add_weighted_edges_from(edges) pos1=nx.circular_layout(G1) pos2=nx.circular_layout(G2) #画出无向图和有向图 plt.subplot(121) nx.draw(G1,pos1, with_labels=True, font_weight='bold') plt.title('无向图',fontproperties=myfont) ...
G.add_edge('x','y')#添加边,起点为x,终点为y,默认边值为1 G.add_edge(1,3,weight=0.9)#添加边,起点为1,终点为2,权重值为0.9 G.add_edge('y','x',function=math.cos)#Edge attributes can be anything G.add_edges_from([(1,2),(1,3)]) ...
weight:str,可选 在图中用作权重的键。默认为'weight'。 返回: g:networkx.Graph 一个networkx图,其中节点是部分 示例: n=5g=nx.complete_graph(2*n)part=dict([])fornodeing.nodes():part[node]=node%2ind=induced_graph(part,g)goal=nx.Graph()goal.add_weighted_edges_from([(0,1,n*n),(0,...