本文简要介绍 networkx.Graph.add_edges_from 的用法。 用法: Graph.add_edges_from(ebunch_to_add, **attr)添加ebunch_to_add中的所有边。参数: ebunch_to_add:边容器 容器中给定的每条边都将添加到图中。边必须以 2 元组 (u, v) 或 3 元组 (u, v, d) 的形式给出,其中 d 是包含边数据的字典...
2)从任何容器加点:a list, dict, set or even the lines from a file or the nodes from another graph…;G.add_nodes_from() 或 nx.path_graph() 添加边 1)添加一条边 G.add_edge(u, v) 2)添加一个边的列表 G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)]) 3)添加一个边的collection G.add_ed...
G = nx.Graph() for v in network: G.add_nodes_from(v) edges = [itertools.combinations(net,2) for net in network] for edge_group in edges: G.add_edges_from(edge_group) options = { 'node_color' : 'lime', 'node_size' : 3, 'width' : 1, 'with_labels' : False, } nx.draw...
importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个简单的图形G=nx.Graph()G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,4),(3,4)])# 使用spring_layout布局,并指定边长pos=nx.spring_layout(G,dist=2)# 绘制图形nx.draw(G,pos,with_labels=True,node_color='skyblue',font_weight='bold')plt.show...
(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_spanning_tree(G,algorithm='...
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。
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: ...
G1.add_edges_from([(1,2,{'weight':0}), (2,3,{'color':'blue'})]) # 向图上加上边,并设定特性 print(G1.nodes()) # 查询端点 # [2, 3, 0, 6, 4, 5, 7, 10, 12, 1] # 全自动加上了图上沒有的端点 1 G1.add_edges_from([(3,6),(1,2),(6,7),(5,10),(0,1)]...
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)]) ...
G.add_nodes_from([2, 3]) G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(1, 3), (2, 3)]) 2. 绘制图 可以使用 NetworkX 提供的绘图工具来可视化创建的图: import matplotlib.pyplot as plt nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() 3. 计算节点度中心性 ...