Cloud Studio代码运行 from matplotlibimportpyplotaspltimportnetworkxasnxG=nx.Graph()G.add_nodes_from([1,2,3])G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])nx.draw_networkx(G)plt.show() 结果为 三、networkx模块常用的属性和方法 1.图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 degree(...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltos.chdir("D:\Download")namespace=globals() 导入数据 前两列为拓扑端点,最后一列为权重(权重取值范围为0 ~ 1) data=pd.DataFrame()data['from']=["M","A","B","H","K","M","A","B","C","E","F","G"...
nx.draw_networkx_edges(G, weighted_pos, edgelist=internal, edge_color="gray") nx.draw_networkx_edges(G, weighted_pos, edgelist=external, edge_color="gray", style="dashed") 有向图 这次从gxef中读取数据,类型是directed有向图,每条边都包含source和target。 <?xml version='1.0' encoding='utf-8...
()) # 显示边的数据 print(g.edges().data()) # nx.draw(g,with_labels=True) # 显示节点的名称 # 显示边的标签信息 pos=nx.spring_layout(g); nx.draw_spring(g,with_labels=True); # 显示节点的名称 nx.draw_networkx_edge_labels(g,pos,font_size=14,alpha=0.5,rotate=True); plt.axis('...
其实如果要用NetworkX来进行复杂网络的编程还离不开许多相关的其他Python库,我们可以去官网根据需求一一安装,networkx官网有详细的安装说明。这里推荐一种超级方便实用的方法,即安装Anaconda,Anaconda包含了许多实用的常用Python库,你就不需要再一一自己安装了。请参考这里。(Anaconda是跨平台的Windows和Linux都支持) ...
if directed: adjacency_matrix[edge[0], edge[1]] = 1 else: adjacency_matrix[edge[0], edge[1]] = 1 adjacency_matrix[edge[1], edge[0]] = 1 return adjacency_matrix # 测试 edges = [(0 , 1), (0, 2), (1 , 2), (2, 3)] ...
import networkx as nx G=nx.Graph() G.add_nodes_from([1,2,3]) G.add_edges_from([(1,2),(1,3)]) nx.draw_networkx(G) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结果为 三、networkx模块常用的属性和方法 1.图 degree(G[, nbunch, weight]):返回单个节点或nbunch节点的度数视图。
1import import networkx as nx #导入networkx包 2import matplotlib.pyplot as plt 3G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1) #生成一个BA无标度网络G 4nx.draw(G) #绘制网络G 5plt.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...
from matplotlib import pyplot as pltimport networkx as nxG=nx.Graph()G.add_nodes_from([1,2,3])G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])nx.draw_networkx(G)plt.show() 结果为 三、networkx模块常用的属性和方法 1.图 degree(G[, nbunch, weight]):返回单个节点或nbunch节点的度数视图。degree_histog...
无向图（Undirected Graph）: 节点之间的边没有方向。有向图（Directed Graph）: 节点之间的边有方向。多重图（Multigraph）: 允许节点之间有多条边。图的创建:import networkx as nx# 创建无向图G = nx.Graph()# 添加节点G.add_node(1)G.add_nodes_from([2, 3])# 添加边G.add_edge(1, 2)G.add_...