Diameter and mean shortest path(直径与平均最短路径) 一个关系网可以通过很多方式取衡量,在前一章,2个节点的距离由他们的最短路径决定。 NetworkX提供了集中衡量距离与最短路径的方法。2个节点间的最短距离可以通过all_shortest_paths()来发现 list(nx.all_shortest_paths(G_karate,mr_hi,john_a))[[0,8,3...
nx.draw_networkx_edge_labels(gAnt,pos,edge_labels=labels, font_color='c') # 显示权值 nx.draw_networkx_nodes(gAnt,pos,nodelist=[0,17],node_color='yellow') # 设置顶点颜色 nx.draw_networkx_nodes(gAnt,pos,nodelist=[7,12],node_color='lime') # 设置顶点颜色 nx.draw_networkx_edges(gAnt,p...
print('计算图中节点0到节点2的所有最短路径: ',[p for p in nx.all_shortest_paths(G, source=0, target=2)]) #计算最短路径长度 p2=nx.shortest_path_length(G, source=0, target=2) #最短路径长度 p3=nx.average_shortest_path_length(G) #计算平均最短路径长度 print('节点0到节点2的最短路...
nx.draw_networkx_nodes(gAnt,pos,nodelist=[7,12],node_color='lime') # 设置顶点颜色 nx.draw_networkx_edges(gAnt,pos,edgelist=[(2,4),(13,14)],edge_color='lime',width=2.5) # 设置边的颜色 nx.draw_networkx_edges(gAnt,pos,edgelist=[(11,12)],edge_color='r',width=2.5) # 设置边的颜...
3、NetworkX 求解带有条件约束的最短路径问题 3.1 图的创建和可视化 Python 例程(NetworkX) # networkX_E3.py# Demo of shortest path with NetworkX# Copyright 2021 YouCans, XUPT# Crated:2021-05-20importmatplotlib.pyplotasplt# 导入 Matplotlib 工具包importnetworkxasnx# 导入 NetworkX 工具包# 问题 1:蚂...
print(shortest_path) ``` 输出结果为:`['A', 'B', 'C']`,表示最短路径为节点'A'到节点'C'的路径为'A'->'B'->'C'。 除了最短路径,我们还可以计算其他类型的路径。例如,我们可以计算所有节点对之间的最短路径: ``` # 计算所有节点对之间的最短路径 all_shortest_paths = dict(nx.all_pairs_...
3、NetworkX 求解带有条件约束的最短路径问题 3.1 图的创建和可视化 Python例程(NetworkX) # networkX_E3.py # Demo of shortest path with NetworkX # Copyright 2021 YouCans, XUPT # Crated:2021-05-20 importmatplotlib.pyplotasplt# 导入 Matplotlib 工具包 ...
importnetworkxasnx importmatplotlib.pyplotasplt # 1. 创建有向图对象, 创建空的有向图的对象 G = nx.DiGraph() # 2. 添加节点 G.add_node('A') G.add_node('B') G.add_node('C') # G.add_node('D') # G.add_node('E') # 3. 添加有向边 ...
nx.shortest_path(G, source=1, target=4) 两个节点之间所有的最短路径: list(nx.all_shortest_paths(G, source=1, target=4)) 求两个节点的最短路径长度(距离): nx.shortest_path_length(G, source=1, target=4) 求整个网络的平均距离:
if source is None: if target is None: ## Find paths between all pairs. if weight is None: paths=nx.all_pairs_shortest_path(G) else: paths=nx.all_pairs_dijkstra_path(G,weight=weight) else: ## Find paths from all nodes co-accessible to the target....