connected_components = list(nx.connected_components(G)) 获取有向图的强连通分量 strongly_connected_components = list(nx.strongly_connected_components(D)) 3、社区检测 社区检测是网络分析中的重要任务,可以识别网络中的群体结构: # 使用Girvan-Newman算法进行社区检测 from networkx.algorithms import community c...
打开“File” > “Settings” > “Project: YourProjectName” > “Python Interpreter”,然后搜索NetworkX并安装。 Docker 如果你使用Docker来管理应用环境,可以在Dockerfile中添加以下行,以在容器中安装NetworkX: RUN pip install networkx Google Colab Google Colab是一个在线的Jupyter Notebook环境,默认已经预装了大...
connected_components(G)) 计算图中每个节点的度: degrees = dict(G.degree()) 计算图中每个节点的聚类系数: clustering = nx.clustering(G) 13. 绘制图 NetworkX提供了基本的绘图功能,可以使用Matplotlib或Graphviz来可视化图形。您可以通过创建不同类型的绘图(如Spring布局、Circular布局、Spectral布局等)来显示图...
T = nx.minimum_spanning_tree(G, weight='weight') 1. 添加边时指定权重: G.add_edge(1, 2, weight=3.5) 1. 5. 如何计算图的连通分量数量? 对于无向图: connected_components = nx.number_connected_components(G) 1. 对于有向图: strong_components = nx.number_strongly_connected_components(G) 1...
import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_edges_from([(3, 4), (4, 5)], color='red') G.add_edges_from([(1, 2), (6, 5)], color='red') #print(G.edges) graphs = list(nx.connected_component_subgraphs(G)) print(graphs)# 返回了 [<networkx.classes.graph.Graph object at...
(nx.connected_components(G)))# [set([1, 2, 3, 4])]最短路径 最短路径是图论中的经典问题,在实际应用中也很重要。NetworkX的shortest_path()可以找出两个节点之间的最短路径。# 寻找最短路径print (nx.shortest_path(G, 1, 4)) # [1, 3, 4]图的可视化 讲了这么多,是时候让我们的复杂网络"露...
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。
weakly_connected_components()方法,返回所有弱连通子图的列表。 # 弱连通 G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) #默认生成节点 0,1,2,3 和有向边 0->1,1->2,2->3 nx.add_path(G, [7, 8, 3]) #生成有向边:7->8->3 con = nx.weakly_connected_components(G) print(type(...
Networkx 是一个 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。 以下是 Networkx 的一些主要特性: 数据结构包括但不限于:有向图、无向图、多重图等。 内置常用的图与网络分析算法,如最短路径、最大流、最小生成树、网络中心性分析...
使用networkx库的方法:首先,使用networkx库创建一个有向图。然后,将两个依赖列中的数据作为节点添加到图中,并使用边连接这些节点。最后,使用nx.connected_components函数找到唯一键组。下面是示例代码: 代码语言:txt 复制 import networkx as nx # 创建有向图 G = nx.DiGraph...