1.简单使用import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() G.add_edge(1,2) nx.draw_networkx(G) plt.show 2.http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space原文：http://www.cnblogs.com/XDJjy/p/7154274.html
NetworkX 概述NetworkX 主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。安装networkx看以参见官网 。NetworkX学习关于networkx的学习可以参考如下网站：python复杂网络库networkx：基础网络分析之networkxpython networkx学习案例学习学习案例前，请先导入下面的库import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt案例1 G = nx.Gr...
Networkx库绘制有向图，自定义并固定各结点坐标 新手为了做数据结构课程设计，要绘制一个有向图，网上搜了一圈后只有各结点随机分布这种，没找到我想要的固定坐标的结点，可能是太简单的。 下面是我自己写的固定坐标结点绘制有向图代码。 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as pltdef main():G = nx.DiGraph()# 添加对应的边和点for i in range(1, 10):G.add_node(i, desc='v'+str(i)) # 结点名称不能为str,desc为...
一、networkx介绍 NetworkX提供图形（或网络）的数据结构以及图形算法，生成器和绘图工具。 函数，方法和变量名是lower_case_underscore（小写，下划线表示单词之间的空格）。 二、基础 1、导入模块import networkx as nx2、图/网络 图的类型Graph：无多重边无向图。忽略两个节点之间的多个边，允许节点自身成环。 DiGraph：无多重边有向图 MultiGraph：有多重边无向图，允许在成对的节点之间存在多个无向边。 MultiDIGraph：有多...
我在NetworkX中有一个图,大致是这样的：a---b---c---d|e---f我想简化它,删除仅具有2条边的中间节点.a---b---d|f如何在NetworkX中完成？我只看到删除节点方法或收缩边.但这与节点有关.解决方法:可以按照以下步骤完成：for node in list(G.nodes()):if G.degree(node) == 2:edges = list(G.edges(node))G.add_edge(edges[0][1], edges[1][1])G.remove_node(node)
我已经编写了一个简单的代码,使用networkx库在给定的图形G中生成了随机游动.现在,当我进行游动时,我希望使用matplotlib对边缘进行着色和绘制.例如：假设我正在从连接边缘从节点1到节点2行走,我希望该边缘的颜色与其余边缘不同.这是代码：def unweighted_random_walk(starting_point,ending_point, graph): ''' starting_point: String that represents the starting point in the graph ending_point: String that represents the ...
我有一个应用程序,它每秒可在内存中创建数千个图形.我希望找到一种方法来保留这些以便以后查询.它们并不是特别大(也许最多约1k个节点). 我需要能够存储整个图形对象,包括节点属性和边属性.然后,我需要能够基于节点中的时间属性在特定时间窗口内搜索图. 有没有一种简单的方法可以将该数据强制转换为neo4j？我还没有找到任何例子.虽然我发现了几个python库,包括一个嵌入式neo4j和一个rest客户. 是手动遍历图形并以这种方式存储图形的...
这个问题已经在这里有了答案： > Bipartite graph in NetworkX 3个我有一个二部图的n1n2双邻接矩阵A.矩阵A是scipy.sparse csc矩阵.我想在networkx中使用A绘制二部图.假定节点根据称为node_class的类标签着色.我可以执行以下操作：import networkx as nx G = nx.from_numpy_matrix(A) graph_pos = nx.fruchterman_reingold_layout(G) degree = nx.degree(G) nx.draw(G, n...
我正在尝试使用Python绘制简单的分层树.我正在使用networkx模块.我声明了一个简单的图G=networkx.DiGraph() 将节点和边添加到G后,我尝试使用nx.draw(G) 要么nx.draw_networkx(G) 绘图.输出图的层次结构都是正确的,但是节点的位置在图上看起来都是随机的.更糟糕的是,每次我运行脚本时,节点位置都是不同的. 在类似问题中提供了一个需要graphviz软件包的解决方案.pos=nx.graphviz_layout(G,prog='dot') nx.draw(G,pos,with_labels=Fal...
根据doc,看来networkx.copy方法对图形进行了深层复制.我最担心这句话This makes a complete copy of the graph including all of the node or edge attributes.这是否暗示它也复制了节点包含的内容？例如,如果我有以下内容class NodeContainer(object):def __init__(self, stuff):self.stuff = stuff# ..other class stuffg = networkx.DiGraph():n1 = NodeContainer(stuff1) n2 = NodeContainer(stuff2)g.add_edge(n1,n2)g2 = g.c...
我在python中使用networkx绘制表情符号网络.这是我的代码：G = nx.Graph() # emoji_sim is a nested list contains cosine similarity of each emojis pair. G = nx.from_numpy_matrix(np.array(emoji_sim))labels=dict(zip(range(len(G.nodes())),emoji_dict.values()))nx.draw(G, edge_color='white', node_color='none', with_labels=True, labels=labels) plt.show()我的问题是,是否仍要删除节点的轮廓？非常感谢！解决方法:添...
我正在学习使用networkx python模块对二分图进行一些匹配.模块中有两个函数可以提供图形的最大基数匹配： > nx.maximal_matching()> nx.bipartite.maxmum_matching() 请注意,尽管其名称为maximal_matching,但其doc确实声明“在图中找到最大基数匹配”. 由于我的图是二分图,因此我假设这2个图将给出相同的结果,至少两个都具有相同的边数.但是我的代码似乎建议nx.maximal_matching()给出错误的答案：正如nx.bipartite.maxmum_matchin...
我打算用networkx绘制一个简单的无向图,但我无法根据特定属性为节点着色.我创建了一个字典,在这种情况下,键引用了包含该属性的节点列表.看起来像这样：{ 1 : [1, 2, 3, 4],3 : [9, 11, 10, 8],2 : [7, 5, 6] }我想渲染图,以便每组节点的颜色都不同.这些键用于访问特定的颜色.我这样画图：colors = [(random.random(), random.random(), random.random()) for i in xrange(0, 3)] pos = nx.circular_layout(G) for k,v in node_lis...
经过深入研究并基于this,this等,我建议实现k最短路径算法,以便在大型无向,循环加权图中找到第一,第二,第三…第k个最短路径.大约2000个节点. Wikipedia上的伪代码是这样的：function YenKSP(Graph, source, sink, K)://Determine the shortest path from the source to the sink.A[0] = Dijkstra(Graph, source, sink);// Initialize the heap to store the potential kth shortest path.B = [];for k from 1 to K:// The spur node...
我想知道如何绘制网络(如果可以的话),但是我要用饼图代替圆作为节点,因为我有一个带有社区的图表,我想用工作的人数代表每个人在每个部门. 编辑：好的,我刚刚尝试了这段代码,结果是好的：import community import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random as rnd import operator as op import matplotlib.patches as mpatches import mathCom = nx.Graph()Com.add_nodes_from(['0','1','...