G = nx.Graph() 添加节点 G.add_node("A") G.add_node("B") G.add_node("C") 添加边 G.add_edge("A", "B") G.add_edge("B", "C") G.add_edge("C", "A") 在上面的代码中,我们首先创建了一个空的无向图G,然后通过add_node方法添加了三个节点“A”、“B”和“C”,最后通过add_...
nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() 查找所有的连通子图 connected_components = list(nx.connected_components(G)) 输出连通子图 for i, component in enumerate(connected_components): print(f"连通子图 {i + 1}: {component}") # 创建子图 subgraph = G.subgraph(component) # 绘制子图 nx.draw(...
2),(2,3),(4,5),(6,7),(7,8)])# 计算连通片connected_components=list(nx.connected_components(G))num_connected_components=len(connected_components)# 输出结果print(f"连通片个数:{num_connected_components}")print(f"连通片内容:{connected_components}")...
import networkx as nxdef merge_lists_with_networkx(lists): G = nx.Graph() for s in lists: G.add_nodes_from(s) edges = [[(s, s) for i in range(len(s)-1)] for s in lists] G.add_edges_from([i for q in edges for i in q]) components = [list(i) for i in nx.connec...
K5 = nx.complete_graph(5) 计算两个图G和H的并集: U = nx.union(G, H) 计算图G的补集: C = nx.complement(G) 12. 分析图 NetworkX提供了多个函数用于分析图的结构,例如计算连通分量、度分布、聚类系数、最短路径等。 例如,计算图的连通分量: components = list(nx.connected_components(G)) 计算图...
nx.draw_networkx_nodes(Gcc, pos, ax=ax0, node_size=20) nx.draw_networkx_edges(Gcc, pos, ax=ax0, alpha=0.4) ax0.set_title("Connected components of G") ax0.set_axis_off() ax1 = fig.add_subplot(axgrid[3:, :2]) ax1.plot(seq_degree, "b-", marker="o") ...
print(nx.degree(G)) # 连通分量 print(list(nx.connected_components(G))) # 图直径 print(nx.diameter(G)) # 度中心性 print('度中心性',nx.degree_centrality(G)) # 特征向量中心性 print('特征向量中心性',nx.eigenvector_centrality(G)) ...
在无向图中，连通组件是指图中任意两个节点都相互连接的节点集合。使用 nx.connected_components(G) 可以找到所有连通组件。度（Degree）:节点的度是指与该节点相连的边的数量。在无向图中，使用 G.degree(node) 可以获取节点的度。在有向图中，分为入度（in-degree）和出度（out-degree），可以使用 G.in_...
pos=nx.spring_layout(G, iterations=10, seed=20000) draw_graph(G, pos) 基于这个图,我们将深入探讨NetworkX的功能,以提取基于节点、基于边和基于图的特征。 基于节点的特征 基于节点的特征是与图中单个节点相关的属性。这些特征对于各种图分析任务至关重要,包括节点分类、链接预测和社区检测,因为它们提供了关于...
G3 = nx.MultiGraph() #建立:空的 图组 G4 = nx.MultiDiGraph() #建立:空的 有向图组 端点的加上、删掉和查询 图的每一个端点都是有唯一的标识特性(label),可以用整数金额或标识符种类表明,端点还能够自定随意特性。 端点的常见实际操作:加上端点,删掉端点,界定端点特性,查询端点和端点特性。