Python 使用 NetworkX

news2024/11/15 0:08:18

Python 使用 NetworkX

说明：本篇文章主要讲述 python 使用 networkx 绘制有向图；

1. 介绍&安装

NetworkX 是一个用于创建、操作和研究复杂网络的 Python 库。它提供了丰富的功能，可以帮助你创建、分析和可视化各种类型的网络，例如社交网络、Web图、生物网络等。NetworkX 可以用来创建各种类型的网络，包括有向图和无向图。它提供了各种方法来添加、删除和修改网络中的节点和边。你可以使用节点和边的属性来进一步描述网络的特性。

NetworkX 还提供了许多图的算法和分析工具。你可以使用这些工具来计算各种网络指标，比如节点的度、网络的直径、最短路径等。你还可以使用它来发现社区结构、进行图的聚类分析等。

除了功能强大的操作和分析工具，NetworkX还提供了多种方式来可视化网络。你可以使用它来绘制网络的节点和边，设置节点的颜色、尺寸和标签等。

总的来说，NetworkX是一个功能丰富、灵活易用的Python库，用于创建、操作和研究各种类型的复杂网络。无论你是在进行学术研究、数据分析还是网络可视化，NetworkX都是一个不错的选择。

安装

pip install networkx

2. 简单的有向图绘制

简单的类展示

import networkx as nx  # 导入 NetworkX 工具包
# 创建 图
G1 = nx.Graph()  # 创建：空的 无向图
G2 = nx.DiGraph()  #创建：空的 有向图
G3 = nx.MultiGraph()  #创建：空的 多图
G4 = nx.MultiDiGraph()  #创建：空的 有向多图

三节点有向图的绘制

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 创建有向图对象, 创建空的有向图的对象
G = nx.DiGraph()

# 2. 添加节点
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')

# 3. 添加有向边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')

# 4. 进行图的绘制
pos = nx.spring_layout(G)  # 选择布局算法;
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

image-20230701225230056

绘制分支节点的有向图

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 创建有向图对象, 创建空的有向图的对象
G = nx.DiGraph()

# 2. 添加节点
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')
G.add_node('D')
G.add_node('E')

# 3. 添加有向边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('C', 'E')


# 4. 进行图的绘制
pos = nx.spring_layout(G)  # 选择布局算法;
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

image-20230701225411670

3.有向图的遍历

三节点有向图的遍历

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 创建有向图对象, 创建空的有向图的对象
G = nx.DiGraph()

# 2. 添加节点
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')
# G.add_node('D')
# G.add_node('E')

# 3. 添加有向边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
# G.add_edge('B', 'D')
# G.add_edge('C', 'E')

# 4. 进行图的绘制
pos = nx.spring_layout(G)  # 选择布局算法;
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

# 5. 有向图的遍历
print(G.nodes)  # 节点列表, 输出节点 列表
for node in G.nodes():
    print("节点>>>", node)

image-20230701230149897

绘制分支节点图形的输出

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 创建有向图对象, 创建空的有向图的对象
G = nx.DiGraph()

# 2. 添加节点
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')
G.add_node('D')
G.add_node('E')

# 3. 添加有向边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('C', 'E')

# 4. 进行图的绘制
pos = nx.spring_layout(G)  # 选择布局算法;
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

# 5. 有向图的遍历
print(G.nodes)  # 节点列表
# print(G.edges)  # 边列表, [('A', 'B'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'E')]
for node in G.nodes():
    print("节点>>>", node)
    in_degree = G.in_degree(node)
    print("入度:", in_degree)
    # 获取节点的出度
    out_degree = G.out_degree(node)
    print("出度:", out_degree)
    # 获取节点的邻居节点
    neighbors = G.neighbors(node)
    print("邻居节点:", list(neighbors))

image-20230701230547282

4.带权重的边

本章节的内容主要展示带权重的边的绘制，并且求取出最大值和最小值；

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
# 直接创建边, 自动添加两个节点, 并且设置边的权重
G.add_edge('A', 'B', weight=3)
G.add_edge('B', 'C', weight=5)
G.add_edge('C', 'D', weight=2)
G.add_edge('C', 'E', weight=5)

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
# 获取边的权重
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
# 绘制带有权重的边
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)

plt.show()
# 获取边的权重值列表
weights = nx.get_edge_attributes(G, 'weight').values()
print("边的权重值列表>>>", weights)
max_weight = max(weights)
min_weight = min(weights)

print("最大权重的边:", max_weight)
print("最小权重的边:", min_weight)

image-20230701231846552

求取图形中得最短路径

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt


def get_shortest_path(graph, source, target):
    try:
        shortest_path = nx.shortest_path(graph, source, target)
        return shortest_path
    except nx.exception.NetworkXNoPath:
        return "不存在最短路径"


def get_longest_path(graph, source, target):
    all_paths = nx.all_simple_paths(graph, source, target)
    longest_path = max(all_paths, key=len)
    return longest_path


# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('A', 'C')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('C', 'D')
pos = nx.spring_layout(G)  # 选择布局算法;
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()
# 求取最短路径
shortest_path = get_shortest_path(G, 'A', 'D')
print("最短路径:", shortest_path)

# 求取最长路径
longest_path = get_longest_path(G, 'A', 'D')
print("最长路径:", longest_path)

image-20230701232635408

按照权重求最短路径&最长路径

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建有向带权重图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B', weight=3)
G.add_edge('A', 'C', weight=5)
G.add_edge('B', 'C', weight=2)
G.add_edge('B', 'D', weight=4)
G.add_edge('C', 'D', weight=1)
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
# 获取边的权重
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
# 绘制带有权重的边
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)

plt.show()

# 按照权重求取最短路径
shortest_path = nx.dijkstra_path(G, 'A', 'D', weight='weight')
shortest_distance = nx.dijkstra_path_length(G, 'A', 'D', weight='weight')

print("最短路径:", shortest_path)
print("最短距离:", shortest_distance)

image-20230701232954856

import networkx as nx

# 创建有向带权重图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B', weight=3)
G.add_edge('A', 'C', weight=5)
G.add_edge('B', 'C', weight=2)
G.add_edge('B', 'D', weight=4)
G.add_edge('C', 'D', weight=1)

# 将边的权重取相反数
G_neg = nx.DiGraph()
for u, v, data in G.edges(data=True):
    G_neg.add_edge(u, v, weight=-data['weight'])

# 按照权重取相反数的图中求取最短路径
longest_path = nx.dijkstra_path(G_neg, 'A', 'D', weight='weight')
longest_distance = -nx.dijkstra_path_length(G_neg, 'A', 'D', weight='weight')

print("最长路径:", longest_path)
print("最长距离:", longest_distance)

5.json 数据的转换

**说明：**前后端交互的时候通常传回的时候的 json 格式化后的数据，通常需要构建一下，因此最好创建一个统一的类进行封装。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""图的封装;
"""
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt


class GraphDict(object):
    """有向图的构造;
    """

    def __init__(self):
        """初始化的封装;
        """
        self.graph = None  # 有向图的构建
        self.graph_weight = None  # 有向图带权重

    def dict_to_graph(self, data: list):
        """
        图的字典模式;
        :param data:
        :return:

        example:
            data=[{
              source: 'Node 1',
              target: 'Node 3'
            },
            {
              source: 'Node 2',
              target: 'Node 3'
            },
            {
              source: 'Node 2',
              target: 'Node 4'
            },
            {
              source: 'Node 1',
              target: 'Node 4'
            }]
        """
        graph = nx.DiGraph()  # 创建有向图
        # 循环添加边, 直接添加上节点
        for item in data:
            graph.add_edge(item.get('source'), item.get("target"))
        # 赋值并返回
        self.graph = graph
        return graph

    def dict_to_graph_weight(self, data: list):
        """
        图的字典模式, 带权重;
        :param data:
        :return:

        example:
            data = [
                {
                  source: 'Node 1',
                  target: 'Node 3',
                  weight: 5
                },
                {
                  source: 'Node 2',
                  target: 'Node 3',
                  weight: 3,
                },
                {
                  source: 'Node 2',
                  target: 'Node 4',
                  weight: 5,
                },
                {
                  source: 'Node 1',
                  target: 'Node 4',
                  weight: 5
                }
            ]
        """
        graph = nx.DiGraph()  # 创建有向图
        # 循环添加边, 直接添加上节点, 并且为边赋值上权重;
        for item in data:
            graph.add_edge(item.get('source'), item.get("target"), weight=item.get("weight"))
        # 赋值并返回
        self.graph_weight = graph
        return graph

    def graph_to_dict(self):
        """
        图的数据转换成为字典的数据;
        :return:
        """
        assert self.graph is not None or self.graph_weight is not None, "必须首先通过该类创建一个有向图"
        if self.graph is None:
            edges = self.graph_weight.edges(data=True)
            return [{"source": s, "target": t, "weight": w['weight']} for s, t, w in edges]
        else:
            edges = self.graph.edges()
            return [{"source": s, "target": t} for s, t in edges]

    def show(self):
        """
        有向图的显示;
        :return:
        """
        assert self.graph is not None or self.graph_weight is not None, "必须首先通过该类创建一个有向图"
        if self.graph is None:
            pos = nx.spring_layout(self.graph_weight)
            nx.draw(self.graph_weight, pos, with_labels=True)
            labels = nx.get_edge_attributes(self.graph_weight, 'weight')
            nx.draw_networkx_edge_labels(self.graph_weight, pos, edge_labels=labels)
            plt.show()
        else:
            pos = nx.spring_layout(self.graph)
            nx.draw(self.graph, pos, with_labels=True)
            plt.show()

    def to_png(self, name: str):
        """
        导出有向图的 png 图片;
        :param name; str, 想要导出 png 图片的名称;
        :return:
        """
        assert self.graph is not None or self.graph_weight is not None, "必须首先通过该类创建一个有向图"
        if self.graph is None:
            pos = nx.spring_layout(self.graph_weight)
            nx.draw(self.graph_weight, pos, with_labels=True)
            labels = nx.get_edge_attributes(self.graph_weight, 'weight')
            nx.draw_networkx_edge_labels(self.graph_weight, pos, edge_labels=labels)
            plt.savefig(name)
        else:
            pos = nx.spring_layout(self.graph)
            nx.draw(self.graph, pos, with_labels=True)
            plt.savefig(name)


if __name__ == '__main__':
    graph = GraphDict()
    data = [
        {
            "source": 'Node 1',
            "target": 'Node 3'
        },
        {
            "source": 'Node 2',
            "target": 'Node 3'
        },
        {
            "source": 'Node 2',
            "target": 'Node 4'
        },
        {
            "source": 'Node 1',
            "target": 'Node 4'
        }]
    data_weight = [
        {
            "source": 'Node 1',
            "target": 'Node 3',
            "weight": 3
        },
        {
            "source": 'Node 2',
            "target": 'Node 3',
            "weight": 3
        },
        {
            "source": 'Node 2',
            "target": 'Node 4',
            "weight": 3
        },
        {
            "source": 'Node 1',
            "target": 'Node 4',
            "weight": 3
        }]
    # graph.dict_to_graph(data)
    # graph.to_png("有向图的导出")
    graph.dict_to_graph_weight(data_weight)
    graph.to_png("权重")
    v = graph.graph_to_dict()
    print(v)

image-20230702110304161

继续努力，终成大器；

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Rest assured that with the ChatGPT statistics you’re about to read, you’ll confirm that the popular chatbot from OpenAI is just the beginning of something bigger. Since its launch in November 2022, ChatGPT has broken unexpected records. For example, it r…
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数据结构之串

数据结构之串

1.串的基本概念 • 一个串是由n（n≥0）个字符组成的有限序列，记为s“s0s1 ⋯ sn-1”，其 中，s是串名，双引号括起来的字符序列s0s1 ⋯ sn-1是串值。 • 一个字符在串中的位置称为该字符在串中的序号&#xff…
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微搭低代码实现表单打印功能

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目录 1 引入第三方库2 搭建页面3 实现打印4 实现效果总结 在我们的日常开发场景中，表单打印是一个比较常见的场景，微搭本身不带打印功能，我们需要借助一个第三方的库来实现打印。 1 引入第三方库 在微搭中如果需要引入第三方库的&#xff0…
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