weighted_adjacency_matrix = edges_to_adjacency_matrix(weighted_edges, weighted=True) print("带权重的邻接矩阵:") print(weighted_adjacency_matrix.toarray()) visualize_adjacency_matrix(weighted_adjacency_matrix.toarray()) 在这段代码中,我们首先使用NetworkX的from_numpy_matrix函数将邻接矩阵转换为图对象。...
首先、需要导入NetworkX库;其次、创建一个空图;然后、使用NetworkX提供的from_numpy_matrix或from_pandas_adjacency函数;接着、将邻接矩阵传递给这些函数。NetworkX将自动根据邻接矩阵的值为非零的各个元素生成相应的边。这样可以轻松地将代表图结构的邻接矩阵转换成一个Graph对象,从而利用NetworkX提供的众多图分析功能。 下...
importnetworkxasnx 如何使用 Networkx 下面是一些常用的 Networkx 函数和它们的使用方法。 首先,我们需要导入 Networkx 包,使用import networkx as nx。 如果你有一个邻接矩阵,你可以使用nx.from_numpy_matrix(A)来创建一个图。这里的 A 是你的邻接矩阵。 如果你想从一个图中获取邻接矩阵,你可以使用nx.adjacency_...
添加节点: Graph.add_nodes_from() 添加连边: Graph.add_edges_from() 网络图可视化: nx.draw() 获取网络图的邻接矩阵:nx.adjacency_matrix(Graph).todense() 通过邻接矩阵获得网络图:nx.from_numpy_matrix(matrix) #(1)创建图及其邻接矩阵 import networkx as nx # 创建一个空图,不包含节点和边 G = n...
在NetworkX中,可以使用nx.from_numpy_matrix()函数从NumPy数组中创建图。我们可以使用NumPy库来创建邻接矩阵。以下是一个输入邻接矩阵的示例代码: importnumpyasnp# 创建一个邻接矩阵adjacency_matrix=np.array([[0,1,1,0],[1,0,1,1],[1,1,0,1],[0,1,1,0]])# 从邻接矩阵创建图G=nx.from_numpy_ma...
As = nx.adjacency_matrix(G) A = As.todense() print(A) 08[复杂网络建模]第一讲:图论基础编程实践 P8 - 01:42 已知图的邻接矩阵,创建图: import numpy as np A = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) G = nx.from_numpy_matrix(A) ...
importnetworkx as nximportmatplotlib.pyplot as plt G=nx.Graph()#G.add_node(1) #添加一个节点1#G.add_edge(2,3,10) #添加一条边2-3(隐含着添加了两个节点2、3)#G.add_edge(3,2) #对于无向图,边3-2与边2-3被认为是一条边#G.add_weighted_edges_from([(1,2,8)])#G.add_weighted_ed...
8. **NetworkX**：图形网络分析库，用于复杂网络创建、操作和使用 ，使用NumPy 进行网络分析。可以看到...
1import networkx as nx 2import matplotlib.pyplot as plt 3G = nx.Graph() # 建立一个空的无向图G 4#增加节点 5G.add_node('a') # 添加一个节点1 6G.add_nodes_from(['b', 'c', 'd', 'e']) # 加点集合 7G.add_cycle(['f', 'g', 'h', 'j']) # 加环 8H = nx.path_graph(...
或者,如果你想要一个更紧密的numpy矩阵对象: python adjacency_matrix_dense = adjacency_matrix.todense() 完整的代码示例如下: python import networkx as nx import numpy as np # 创建图对象 G = nx.Graph() # 添加节点和边 G.add_nodes_from([0, 1, 2, 3]) G.add_edges_from([(0, 1), (...