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...
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'] edges=[('0','0',1),('0','1',1),('0','5...
首先到http://pypi.python.org/pypi/networkx/下载networkx-1.1-py2.6.egg,到http://sourceforge.net/projects/pywin32/下载pywin32-214.win32-py2.6.exe。如果要用Networkx的制图功能,还要去下载matplotlib和numpy,地址分别在http://sourceforge.net/projects/matplotlib/和http://sourceforge.net/projects/numpy/...
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。
G = nx.from_numpy_matrix(A) nx.draw(G, node_size=500, with_labels=True) 加权图: 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) ...
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 ...
edges: [(2, 3)] number of edges: 1 例2: #-*- coding:utf8-*-importnetworkx as nximportmatplotlib.pyplot as plt G=nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2)#加点G.add_nodes_from([3,4,5,6])#加点集合G.add_cycle([1,2,3,4])#加环G.add_edge(1,3) ...
number of edges: 1 1. 2. 3. 例2: #-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) #加点 G.add_nodes_from([3,4,5,6]) #加点集合 G.add_cycle([1,2,3,4]) #加环 ...
() # 创建:空的 无向图 G2.add_weighted_edges_from([(1,2,2),(1,3,8),(1,4,1), (2,3,6),(2,5,1), (3,4,7),(3,5,5),(3,6,1),(3,7,2), (4,7,9), (5,6,3),(5,8,2),(5,9,9), (6,7,4),(6,9,6), (7,9,3),(7,10,1), (8,9,7),(8,11,9)...