1importnetworkx as nx#导入networkx包2importmatplotlib.pyplot as plt3G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1)#生成一个BA无标度网络G4nx.draw(G)#绘制网络G5plt.savefig("ba.png")#输出方式1: 将图像存为一个png格式的图片文件6plt.show()#输出方式2: 在窗口中显示这幅图像 networkx 提供画...
1 创建一个空图：import networkx as nxG=nx.Graph()2 往图中加一个顶点。G.add_node(1)并查看G的所有顶点。print(G.node())3 往图里面加入一组顶点：G.add_nodes_from([2,3])此时，图里面有三个顶点了。4 绘制图形。nx.draw(G)5 往图中加入一条边：G.add_edge(2,3)6 图中，现在有一条边...
有向图API： public class Digraph Digraph(int V) 创建一个含有V个顶点但不含有边的有向图 ...
nx.draw_networkx_nodes(B, pos, nodelist=Y, node_color='steelblue',alpha=0.95, node_size = 350, with_labels=False) nx.draw_networkx_labels(B,pos) colors = [ B.edges[u,i]['weight'] for u,i in B.edges] edges = nx.draw_networkx_edges(B, pos = pos, edge_color = colors, width...
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=12) plt.show() # 计算一些图的基本度量 print("节点数:", G.number_of_nodes()) print("边数:", G.number_of_edges()) print("节点的度:", dict(G.degree())) ...
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,node_size=700) #依据权重,实线为权值大的边,虚线为权值小的边 # edges nx.draw_networkx_edges(G,pos,edgelist=elarge, width=6) nx.draw_networkx_edges(G,pos,edgelist=esmall, width=6,alpha=0.5,edge_color='b',style='dashed') ...
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([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1)]) # 可视化 nx.draw(G, with...
networkx 一个用于复杂网络,图结构的搭建,操作,与研究的python库。由于通常在python中这样导入: 从不摸鱼的van 2023/10/09 5310 有向图,无向图,网络图,加入权重。 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...
1. 导入networkx,matplotlib包 2. 建立网络 3. 绘制网络 nx.draw() 4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用 最基本画图程序 1import networkxasnx#导入networkx包2import matplotlib.pyplotasplt3G=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1)#生成一个BA无标度网络G4nx.draw(G)#绘制网络G5plt.save...
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=700, edge_color='gray') plt.title("示例社会网络图") plt.show() 这只是最基础的一个例子,实际上NetworkX和matplotlib的强大功能支持着更加复杂和多样化的网络图绘制需求。了解和掌握这两个库的各种功能,可以帮助我们从多个角度分析和...