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...
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...
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...
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...
pip install networkx 1. 2. 创建简单图 AI检测代码解析 import networkx as nx # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3, 4]) # 添加边 G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(2, 3), (3, 4)]) ...
import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx H = nx.path_graph(10) G.add_nodes_from(H) nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() G=nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,4),(2,5),(3,6),(4,8),(5,8),(3,7)]) nx.draw(G, with_labels=True, edge...
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) ...
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 ...
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 ...