networkX-01-基础

news2024/11/27 2:14:19

文章目录

  • 创建一个图
  • 1. 节点
    • 方式1 ：一次添加一个节点
    • 方式2：从list中添加节点
    • 方式3：添加节点时附加节点属性字典
    • 方式4：将一个图中的节点合并到另外一个图中
  • 2. 边
    • 方式1：一次添加一条边
    • 方式2：列表（list）
    • 方式3：从另外一个G添加边
    • 方式4：使用边属性字典添加边属性
  • 3. 节点视图、边视图
  • 4. 移除边、节点
  • 5. 可视化
    • 基于节点属性
    • 基于边属性
  • 6. 有向图的构建
  • 7. 读入、写出
    • write
    • read

教程仓库地址：github networkx_tutorial

创建一个图

  • Graph是由一组节点和节点对（边）组成的。
# 创建一个没有节点和边的空图。
import networkx as nx
G = nx.Graph()

1. 节点

  • 图G可由多种方式生成。NetWorkX中包含许多图形生成函数（graph generator functions），用于读取和写入多种格式的图形。

方式1 ：一次添加一个节点

G.add_node(1)
G.add_node(2)
nx.draw(G=G,with_labels=True)   #

​
png
​

方式2：从list中添加节点

  • 一次性添加多个节点
  • 在Networkx中，节点可以是int、str、xml、另外一个Graph
# G = nx.Graph()
nodes_list = ['a','1']  # 注意 str 和 int
G.add_nodes_from(nodes_list)
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

方式3：添加节点时附加节点属性字典

  • node_attribute_dict 通常用于存储节点及其相应的属性。在这个字典中，键代表节点的标识符，而值则是另一个包含该节点各种属性的字典。
# node_attribute_dict 样式如下：
[
  ('节点1', {'属性1': '值1', '属性2': '值2'}),
  ('节点2', {'属性1': '值3', '属性2': '值4'}),
  ('节点3', {'属性1': '值5', '属性2': '值6'})
]

[('节点1', {'属性1': '值1', '属性2': '值2'}),
 ('节点2', {'属性1': '值3', '属性2': '值4'}),
 ('节点3', {'属性1': '值5', '属性2': '值6'})]

node_attributes_dict = [
    (4,{"color": "red"}),
    (5,{"color": "green"}),
]

G.add_nodes_from(node_attributes_dict)
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

方式4：将一个图中的节点合并到另外一个图中

# 使用path_graph()创建一个图H
H = nx.path_graph(10)
# 将H中的节点添加到G中
G.add_nodes_from(H)
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

2. 边

方式1：一次添加一条边

  • add_edge()
G.add_edge(1,5)
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

e = (2, 3)  
G.add_edge(*e) # 在Python中，*运算符用于解包元组、列表或其他可迭代对象。 等同于G.add_edge(2,3)
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

方式2：列表（list）

  • 边元祖
    • (u,v)
    • (u,v,{‘weight’:3.1415}) ，u,v后面跟着的是边属性字典 （edge attribute dict）
# (u,v)
edges_list = [(1,2),(1,4)]
G.add_edges_from(edges_list)
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

方式3：从另外一个G添加边

G.add_edges_from(H.edges)
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

方式4：使用边属性字典添加边属性

  • set_edge_attributes()
# 定义边属性字典
edge_attributes_dict = {
    (1, 2): 1,
    (2, 3): 2,
    (3, 4): 1.5,
    (4, 5): 2.5
}
nx.set_edge_attributes(G=G,values = edge_attributes_dict,name = 'weight') 
nx.draw(G=G,with_labels=True)

​
png
​

3. 节点视图、边视图

G.edges(data = True)

EdgeDataView([(1, 5, {}), (1, 2, {'weight': 1}), (1, 4, {}), (1, 0, {}), (2, 3, {'weight': 2}), (4, 3, {'weight': 1.5}), (4, 5, {'weight': 2.5}), (5, 6, {}), (6, 7, {}), (7, 8, {}), (8, 9, {})])

type(G.nodes())

networkx.classes.reportviews.NodeView

# 查看网络中的节点
list(G.nodes(data = True))

[(1, {}),
 (2, {}),
 ('a', {}),
 ('1', {}),
 (4, {'color': 'red'}),
 (5, {'color': 'green'}),
 (0, {}),
 (3, {}),
 (6, {}),
 (7, {}),
 (8, {}),
 (9, {})]

# 指定属性进行查看
list(G.nodes(data = 'color'))

[(1, None),
 (2, None),
 ('a', None),
 ('1', None),
 (4, 'red'),
 (5, 'green'),
 (0, None),
 (3, None),
 (6, None),
 (7, None),
 (8, None),
 (9, None)]

# 查看网络中的边
list(G.edges(data = True))

[(1, 5, {}),
 (1, 2, {'weight': 1}),
 (1, 4, {}),
 (1, 0, {}),
 (2, 3, {'weight': 2}),
 (4, 3, {'weight': 1.5}),
 (4, 5, {'weight': 2.5}),
 (5, 6, {}),
 (6, 7, {}),
 (7, 8, {}),
 (8, 9, {})]

4. 移除边、节点

G.remove_node('a')
# G.remove_nodes_from([1,2,3])
list(G.edges(data = True))

[(1, 5, {}),
 (1, 2, {'weight': 1}),
 (1, 4, {}),
 (1, 0, {}),
 (2, 3, {'weight': 2}),
 (4, 3, {'weight': 1.5}),
 (4, 5, {'weight': 2.5}),
 (5, 6, {}),
 (6, 7, {}),
 (7, 8, {}),
 (8, 9, {})]

5. 可视化

基于节点属性

  • 在这个例子中，我们使用node_attributes_dict来存储节点4和节点5的颜色属性。
  • 我们通过G.add_nodes_from(node_attributes_dict)将节点及其属性添加到图G中。
  • 然后，使用nx.draw(G=G, with_labels=True)进行图的可视化，其中节点标签会显示。
# 基于节点的color属性为节点着色
G.nodes(data = 'color') 

NodeDataView({1: None, 2: None, '1': None, 4: 'red', 5: 'green', 0: None, 3: None, 6: None, 7: None, 8: None, 9: None}, data='color')

# 根据节点属性设置节点颜色
node_colors = [data.get('color', 'blue') for node,data in G.nodes(data = True)]
node_colors

['blue',
 'blue',
 'blue',
 'red',
 'green',
 'blue',
 'blue',
 'blue',
 'blue',
 'blue',
 'blue']

nx.draw(G=G,with_labels=True,node_color = node_colors)

​
png
​

基于边属性

# 1.获取边属性
edge_weights = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
edge_weights

{(1, 2): 1, (2, 3): 2, (4, 3): 1.5, (4, 5): 2.5}

# 2.自定义边的可视化样式,下面是基于weight来设置边的宽度 
edge_widths = [edge_weights.get((u, v), 1) for u, v in G.edges()]  # 1为默认宽度
edge_widths

[1, 1, 1, 1, 2, 1.5, 2.5, 1, 1, 1, 1]

# 3.可视化
nx.draw(G=G,with_labels=True,node_color = node_colors, width=edge_widths)

​
png
​

# 也可以设置为权重的倍数
edge_widths = [2*edge_weights.get((u, v), 1) for u, v in G.edges()]  # 1为默认宽度
edge_widths

[2, 2, 2, 2, 4, 3.0, 5.0, 2, 2, 2, 2]

# 3.可视化
nx.draw(G=G,with_labels=True,node_color = node_colors, width=edge_widths)

​
png
​

6. 有向图的构建

  • DiGraph—Directed graphs with self loops
  • nx.DiGraph
G_2 = nx.DiGraph()
edges_list = [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (3, 4)]
G_2.add_edges_from(edges_list)
nx.draw_networkx(G = G_2)

​
png
​

# 自定义可视化
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G_2, "weight")
pos = nx.spring_layout(G_2) 
nx.draw_networkx_edge_labels(G_2, pos, edge_labels=edge_labels)  # 绘制图中边的权重
nx.draw_networkx(G_2, pos)

​
png
​

7. 读入、写出

write

  • 常用的有gexf、edgelist
  • 这部分比较简单，write、read
# 1.gexf
nx.write_gexf(G,'./graph/G_01.gexf')
# 3. 保存为边列表
nx.write_edgelist(G, "./graph/G_01.edgelist")

read

# 1. read_edgelist
G_read = nx.read_edgelist('./graph/G_01.edgelist')
nx.draw_networkx(G_read)

​
png
​

# 1. read_gexf
G_read2 = nx.read_gexf('./graph/G_01.gexf')
nx.draw_networkx(G_read2)

​
png
​

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/969242.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

23062网络编程day2

23062网络编程day2

1. TCP的服务器 客户端的代码 服务器 #include <myhead.h>#define ERR_MSG(msg) do{\fprintf(stderr,"__%d__:",__LINE__);\perror(msg);\ }while(0)#define PORT 8888#define IP "192.168.114.104"int main(int argc, const char *argv[]) {//创建…
阅读更多...
大数据技术原理与应用学习笔记第1章

大数据技术原理与应用学习笔记第1章

黄金组合访问地址&#xff1a;http://dblab.xmu.edu.cn/post/7553/ 1.《大数据技术原理与应用》教材 官网&#xff1a;http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata/ 2.大数据软件安装和编程实践指南 官网林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套大数据软件安装和编程实践指…
阅读更多...
Windows 操作系统下 Python 及其模块的管理

Windows 操作系统下 Python 及其模块的管理

Python 是一款解释型语言&#xff0c;理论上一个.py文件可以当成一个稍微复杂一些的字符串指令集本文不涉及jupyter,VS,VScode,Pycharm 等集成开发环境&#xff0c;这不是我们这篇文章所关心的东西 这篇文章面向的是Python 的初学者 最近没有写太多长文章&#xff0c;多写几篇&…
阅读更多...
8、暴力递归

8、暴力递归

前缀树 一个字符串类型的数组arr1，另一个字符串类型的数组arr2。arr2中有哪些字符，是arr1中出现的？请打印。arr2中有哪些字符，是作为arr1中某个字符串前缀出现的？请打印。arr2中有哪些字符，是作为arr1中某个字符串前缀出现的？请打印 arr2中出现次数最大的前缀 public…
阅读更多...
LabVIEW开发超导体电流特性的测量系统

LabVIEW开发超导体电流特性的测量系统

LabVIEW开发超导体电流特性的测量系统 超导体的临界电流密度Jc不断增加&#xff0c;目前超导线已达到150MA/cm2因此&#xff0c;由于电流能力增强&#xff0c;超导体被认为应用于电力系统&#xff0c;例如传输电缆、超导磁体和超导磁储能。由于Jc是此类应用的重要值&#xff0…
阅读更多...
STM32F4X RNG随机数发生器

STM32F4X RNG随机数发生器

STM32F4X RNG随机数发生器 随机数的作用STM32F4X 随机数发生器RNG控制寄存器RNG状态寄存器RNG数据寄存器RNG数据步骤RNG例程 随机数的作用 随机数顾名思义就是随机产生的数字&#xff0c;这种数字最大的特点就是其不确定性&#xff0c;你不知道它下一次产生的数字是什么。随机…
阅读更多...
差分数组/前缀和

差分数组/前缀和

文章目录 1094. 拼车1109. 航班预定统计303. 区域和检索 - 数组不可变560. 和为K的子数组523. 连续的子数组的和 1094. 拼车 class Solution {public boolean carPooling(int[][] trips, int capacity) {int[] diff new int[1001]; // 记录每个站点改变的人数&#xff0c;比如…
阅读更多...
c语言---指针

c语言---指针

指针 前言 记录一个数据对象在内存中的存储位置&#xff0c;需要两个信息&#xff1a; 1、数据对象的首地址。 2、数据对象占用存储空间大小 基础数据类型所占内存空间大小&#xff08;字节&#xff09;&#xff0c;一个字节代表8个二进制位 char 1 short 2 int 4 lon…
阅读更多...
Java中的网络编程------基于Socket的TCP编程和基于UDP的网络编程，netstat指令

Java中的网络编程------基于Socket的TCP编程和基于UDP的网络编程，netstat指令

Socket 在Java中&#xff0c;Socket是一种用于网络通信的编程接口&#xff0c;它允许不同计算机之间的程序进行数据交换和通信。Socket使得网络应用程序能够通过TCP或UDP协议在不同主机之间建立连接、发送数据和接收数据。以下是Socket的基本介绍&#xff1a; Socket类型&…
阅读更多...
机器学习：可解释学习

机器学习：可解释学习

文章目录 可解释学习为什么需要可解释机器学习可解释还是强模型可解释学习的目标可解释机器学习Local ExplanationGlobal Explanation 可解释学习 神马汉斯&#xff0c;只有在有人看的时候能够答对。 为什么需要可解释机器学习 贷款&#xff0c;医疗需要给出理由&#xff0c;让…
阅读更多...
学生宿舍水电费自动缴费系统/基于javaweb的水电缴费系统

学生宿舍水电费自动缴费系统/基于javaweb的水电缴费系统

摘 要 “互联网”的战略实施后&#xff0c;很多行业的信息化水平都有了很大的提升。但是目前很多学校日常工作仍是通过人工管理的方式进行&#xff0c;需要在各个岗位投入大量的人力进行很多重复性工作&#xff0c;这样就浪费了许多的人力物力&#xff0c;工作效率较低&#x…
阅读更多...
职场中的道德与伦理：如何在工作中坚守原则？

职场中的道德与伦理：如何在工作中坚守原则？

引言 在快节奏的职场环境中&#xff0c;道德与伦理问题时常出现&#xff0c;但却往往被忽视。面对各种压力和诱惑&#xff0c;如何在工作中坚守原则&#xff0c;不仅是个人修养的体现&#xff0c;也是职业成功的关键。本文将探讨职场中的道德与伦理问题&#xff0c;以及如何在…
阅读更多...
Orangepi安装外设库 wiringPi

Orangepi安装外设库 wiringPi

注意&#xff1a;mobaXterm传送文件要在SSH登陆环境下才可以。 同时电脑和orangepi都在同一个wifi下。
阅读更多...
docker 笔记6：高级篇 DockerFile解析

docker 笔记6：高级篇 DockerFile解析

目录 1.是什么&#xff1f; 2.构建三步骤 3.DockerFile构建过程解析 3.1 Dockerfile内容基础知识 3.2Docker执行Dockerfile的大致流程 总结 4.DockerFile常用保留字指令 5.案例&#xff1a;自定义镜像 5.1 要求&#xff1a; Centos7镜像具备vimifconfigjdk8 5.2编写 5…
阅读更多...
deque容器

deque容器

1 deque容器基本概念 功能&#xff1a; 双端数组&#xff0c;可以对头端进行插入删除操作 deque与vector区别&#xff1a; vector对于头部的插入删除效率低&#xff0c;数据量越大&#xff0c;效率越低deque相对而言&#xff0c;对头部的插入删除速度回比vector快vector访问…
阅读更多...
如何在java中做基准测试

如何在java中做基准测试

最近公司在搞新项目&#xff0c;由于是实验性质&#xff0c;且不会直接面对客户的项目&#xff0c;这次的技术选型非常激进&#xff0c;如&#xff0c;直接使用了Java 17。 作为公司里练习两年半的个人练习生&#xff0c;我自然也是深度的参与到了技术选型的工作中。不知道大家…
阅读更多...
Gitea--私有git服务器搭建详细教程

Gitea--私有git服务器搭建详细教程

一.官方文档 https://docs.gitea.com/zh-cn/说明 gitea 是一个自己托管的Git服务程序。他和GitHub, Gitlab等比较类似。他是从 Gogs 发展而来&#xff0c;gitea的创作团队重新fork了代码&#xff0c;并命名为giteagitea 功能特性多&#xff0c;能够满足我们所有的的代码管理需…
阅读更多...
预推免，保研------长安大学保内，附加分面试准备【记录帖】

预推免，保研------长安大学保内，附加分面试准备【记录帖】

&#x1f680;长安大学——人工智能系——程惠泽 &#x1f68c;前六学期专业排名&#xff1a;7/82 &#x1f68c;信息门户GPA&#xff1a;3.94 &#x1f68c;平均成绩&#xff1a;89.83 &#x1f68c;加权成绩&#xff1a;89.15 / ☁️本人比较菜&#xff0c;只能保研本校&…
阅读更多...
认识doubbo和rpc

认识doubbo和rpc

开个新坑&#xff0c;和大家一起学习Dubbo 3.X。我们按照一个由浅入深顺序来学习&#xff0c;先从使用Dubbo开始&#xff0c;再深入Dubbo的核心原理。 今天我们就从认识Dubbo开始&#xff0c;整体的内容可以分为3个部分&#xff1a; Dubbo是什么RPC是什么Dubbo的架构 正式开…
阅读更多...
面试如何回答弹性盒子布局这个问题呢？

面试如何回答弹性盒子布局这个问题呢？

在我们面试中如果被问道css方面的面试题 那么极有可能被问到的一道面试题就是弹性盒子&#xff0c;本篇文章通过一张图带你拿捏这道面试题。 1、首先需要说一说弹性盒子的基本概念&#xff1a;弹性盒子是一种用于网页布局中创建灵活和响应式设计的CSS布局模型。 2、其次需要说…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023