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add_weighted_edges_from(),专门用于在添加边时设置边的权重,该函数的参数是三元组,前两个字段是顶点的ID属性,用于标识一个边,第三个字段是边的权重。 # 第二种方法:使用add_weighted_edges_from()函数# np.nonzero()获取非...
代码语言:txt 复制 import networkx as nx # 创建一个空的无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 nodes = [1, 2, 3, 4, 5] G.add_nodes_from(nodes) # 为每个节点添加x条边 x = 3 for node in nodes: edges = [(node, i) for i in range(x)] G.add_edges_from(edges) # 打印网络...
可以使用remove_node()、remove_nodes_from()、remove_edge()和remove_edges_from()方法从图中删除节点和边。例如,删除节点1: G.remove_node(1) 6. 使用图构造函数 NetworkX提供了多种构造函数,用于以不同的方式创建图。可以从现有图、边列表、邻接列表或应用经典的图操作来创建图。 例如,从现有图G创建新图...
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4]) # 添加边 G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1)]) # 可视化 nx.draw(G, with...
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import math G=nx.Graph() # G=nx.DiGraph()#有向图 # G=nx.MultiGraph() # G=nx.MultiDiGraph() G.add_edge(1,2) G...
3)可以通过add_edge() add_node() 方法或直接操作分别名为graph edges nodes的属性字典来进行操作 2. 代码示例 import networkx as nx import numpy as np #定义图的节点和边 nodes=['0','1','2','3','4','5','a','b','c'] ...
添加边:add_edge和add_edges_from 移除点或边使用remove_*系列方法。 展示图 NetworkX可以结合matpltlib库来展示图,因此需要载入plt: 最常用的展示命令是 ,所有参数都是可选的。 简单介绍一些可选参数,如 ax:画纸名 nodecolor/edgecolor/font_color:点、边、字颜色 ...
Python数学模型手记-(1)NetworkX 图的实际操作 NetworkX 是根据 Python 语言表达的图论与社会网络工具箱,用以建立、实际操作和科学研究社会网络的构造、动力学模型和作用。 NetworkX 能够 以规范和非标的数据类型叙述图与互联网,转化成图与互联网,剖析网络架构,搭建网络模型,设计方案互联网优化算法,制作互联网图型。
加权图用add_weighted_edges_from函数添加边。 G = nx.Graph() G.add_weighted_edges_from([(0, 1, 3.0), (0, 2, 1.5)]) As = nx.adjacency_matrix(G) print(As) 有向图: G = nx.DiGraph() 与无向图的创建图函数不同,用DiGraph()函数创建有向图。
G.add_edge('A','B') # 一次添加一条边 G.add_edges_from([('B','C'),('A','C')]) # 一次添加多条 G.add_edges_from([('B', 'D'), ('C', 'E')]) plt.figure(figsize=(7.5,7.5)) # 7.5英寸*7.5英寸 nx.draw_networkx(G) ...