# 添加节点AG.add_node('A')# 添加节点BG.add_node('B')# 添加节点CG.add_node('C') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 3.3 添加边 然后,我们需要向网络图中添加边。可以使用add_edge函数来添加一条边,需要指定边的两个节点。 AI检测代码解析 # 添加边(A, B)G.add_edge('A','B')# 添加边(...
importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()# 无多重边无向图G.add_node()# 添加节点1G.add_nodes_from([,])# 添加节点2,3G.add_nodes_from([,,,])# 添加节点2,3G.add_edge('x','y')# 添加一条边起点为x,终点为yG.add_edges_from([(,),(,),(,),(,)]);G.add_edges_f...
G.add_node(1)#添加节点1G.add_edge(2,3)#添加节点2,3并链接23节点print(G.nodes, G.edges, G.number_of_nodes(), G.number_of_edges())#创建有向图G =nx.DiGraph() G.add_edge(2, 3) G.add_edge(3, 2) G.to_undirected()#转换成无向图print(G.edges)#加权图G =nx.DiGraph() G.add...
importnetworkxasnxG=nx.Graph()#建立一个空的无向图GG.add_node(1)#添加一个节点1G.add_edge(2,3)#添加一条边2-3(隐含着添加了两个节点2、3)G.add_edge(3,2)#对于无向图,边3-2与边2-3被认为是一条边print(G.nodes())#输出全部的节点:[1,2,3]print(G.edges())#输出全部的边:[(2,3)]...
g.add_edge(1, 2) g.add_edge(1, 3) g.add_edge(2, 4) g.add_edge(3, 5) g.dfs(1) 深度优先搜索是一种用于遍历图的算法。它从起始节点开始,沿着一条路径一直深入,直到无法继续为止,然后回溯到上一个节点,继续探索其他路径。 Python基础算法是解锁编程世界的钥匙,它们为我们提供了解决各种问题的方法...
g.add_edges_from([(1,2),(1,3)]) g.edges()#EdgeView([(1, 2), (1, 3), (2, 3)]) 可以向边中增加属性,例如,权重,关系等: g.add_edge(1, 2, weight=4.7, relationship='renew') 由于在图中,边的权重weight是非常有用和常用的属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于在添加边时设...
G.add_edge('B', 'C') # 计算最短路径 path = nx.shortest_path(G, 'A', 'C') print(path) # ['A', 'B', 'C'] 逻辑:Python中的逻辑运算可以使用运算符(and、or、not)来实现。此外,还可以使用逻辑表达式来控制程序的流程。 # 使用逻辑运算符计算结果 a = True b = False c = not b #...
G.add_edges_from(edge_group) options = { 'node_color' : 'lime', 'node_size' : 3, 'width' : 1, 'with_labels' : False, } nx.draw(G, **options) 这个图形非常稀疏,Networkx 通过最大化每个集群的间隔展现了这种稀疏化。 有很多数据可视化的包,但没法说哪个是最好的。希望阅读本文后,你可以...
x=self.conv2(x,edge_index) x=global_max_pool(x,data.batch) returnF.log_softmax(x,dim=1) #训练模型 model=GNN(num_features,num_classes) optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01) criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()
nx.draw(G, with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=1500, edge_cmap=plt.cm.Blues, pos= pos) plt.show() 输出: 我们可以在这个图谱中看到不少有趣的信息。例如这种关系:“20世纪80年代上映的几部动作恐怖电影”和“4844块屏幕上放映的格斗电影”。这些都是事实,这张图谱告诉我们,确实可...