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) # 打印网络的节点和边 print(...
1. 创建图 importnetworkxasnx# 创建一个空的无向图G=nx.Graph()# 创建一个空的有向图DG=nx.DiGraph() 2. 添加节点和边 # 添加节点 G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3]) # 添加边 G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(2, 3), (3, 1)]) 3、节点和边的属性 # 添加带属性的...
在NetworkX中,图由节点(顶点)和连接节点的边(链接、连线等)组成。节点可以是任何可散列对象,例如数字或字符串。 2. 节点 可以使用add_node()方法将节点添加到图中。例如,添加一个值为1的单个节点: G.add_node(1) 也可以使用add_nodes_from()方法一次性添加多个节点。例如,添加节点2和3: G.add_nodes_from...
pip install networkx 1. 2. 创建你的第一个图 让我们从创建一个简单的图开始: 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...
python networkx库使用 importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt G = nx.DiGraph()#加点和边G.add_node(1,2,3) G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7),(4,3),(2,3)])#pagerank结点排序算法和spring_layout分布算法pos=nx.spring_layout(G)...
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...
有向图和无向图都可以给边赋予权重,用到的方法是add_weighted_edges_from,它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数,其中u是起点,v是终点,w是权重。例如: 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。
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) ...
G.add_edges_from([(1,2),(1,3)]) 1. 或者是ebunch对象里的边。ebunch对象是储存边元组(edge-tuple)的迭代构造器。一个边元组可以是2个元素元组的点或3个元素构建2个点,比如(2,3,{“weight”: 3.1415})。边的属性在下文详细介绍。 G.add_edges_from(H.edges) ...
G1.add_edge(1,5) # 向 G1 加上边 1-5,并全自动加上图上沒有的端点 G1.add_edge(0,10, weight=2.7) # 向 G1 加上边 0-10,并设定特性 G1.add_edges_from([(1,2,{'weight':0}), (2,3,{'color':'blue'})]) # 向图上加上边,并设定特性 ...