Estom的博客

教程 参考文献 官方文档 0 简单介绍图的类型 Graph类是无向图的基类，无向图能有自己的属性或参数，不包含重边，允许有回路，节点可以是任何hash的python对象，节点和边可以保存key/value属性对。该类的构造函数为Graph(data=None，**attr)，其中data可以是边列表，或任意一个Networkx的图对象，默认为none；attr是关键字参数，例如key=value对形式的属性。 MultiGraph是可以有重边的无向图，其它和Graph类似。其构造函数MultiGraph（data=None, *attr）。 DiGraph是有向图的基类，有向图可以有数自己的属性或参数，不包含重边，允许有回路；节点可以是任何hash的python对象，边和节点可含key/value属性对。该类的构造函数DiGraph(data=None,**attr)，其中data可以是边列表，或任意一个Networkx的图对象，默认为none；attr是关键字参数，例如key=value对形式的属性。 ...

图的视图视图概述 各种视图提供了图上节点、边、邻接矩阵和度本身的各种基础方法。这些视图提供对属性的迭代，以及成员查询和数据属性查找。 视图引用图形数据结构，因此对图形的更改反映在视图中。这类似于Python3中的字典视图。是一种图表示的数据结构效率非常高，全是字典。 如果要在迭代时更改图形，则需要使用例如 for e in list(G.edges): . 视图提供了类似集合的操作，例如联合和交集， 视图提供了类似dict的数据属性查找和迭代，使用 G.edges[u, v][‘color’] 和 for e, datadict in G.edges.items(): . 方法 G.edges.items() 和 G.edges.values() 2 常见的视图123456789101112131415161718192021222324__all__ = [ "NodeView", #只包含节点的视图 "NodeDataView", # 包含节点和属性的视图 "EdgeView", # 只保函...

# 图形生成器和图形操作 ## 1 应用经典图形操作 | subgraph \（G ，N启动） | 返回在nbunch中的节点上诱导的子图。 | |---|---| | union （g，h） [, rename, name] ） | 返回图g和h的并集。 | | disjoint_union （g，h） | 返回图G和图H的不相交的并集。 | | cartesian_product （g，h） | 返回g和h的笛卡尔积。 | | compose （g，h） | 返回由h组成的g的新图。 | | complement （g） | 返回g的图补。 | | create_empty_copy （g） [, with_data] ） | 返回图形G的副本，并删除所有边。 | | to_undirected [（图）] | 返回图表的无向视图 graph . | | to_directed [（图）] | 返回图...

分析图形基础处理分析图形的结构 G 可以使用各种图论函数进行分析，例如： 123456789G = nx.Graph()G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])G.add_node("spam") # adds node "spam"list(nx.connected_components(G))[{1, 2, 3}, {'spam'}]sorted(d for n, d in G.degree())[0, 1, 1, 2]nx.clustering(G){1: 0, 2: 0, 3: 0, 'spam': 0} 一些具有大输出的函数迭代（节点、值）2元组。这些很容易存储在 dict 结构，如果你愿意的话。 123sp = dict(nx.all_pairs_shortest_path(G))sp[3]{3: [3], 1: [3, 1], 2: [3, 1, 2]} 图算法

图形绘制networkx主要不是一个图形绘制包，而是一个带有matplotlib的基本绘图，以及一个使用开源graphviz软件包的接口。这些是 networkx.drawing 模块，如果可能，将导入。 首先导入Matplotlib的绘图接口（Pylab也可以工作） 1import matplotlib.pyplot as plt 测试是否导入 networkx.drawing 抽签成功 G 使用其中之一 1234567G = nx.petersen_graph()plt.subplot(121)<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at ...>nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')plt.subplot(122)<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at ...>nx.draw_shell(G, nlist=[range(5, 10), range(5)], wit...

读写图表邻接表邻接表networkx.readwrite.adjlist.read_adjlistnetworkx.readwrite.adjlist.write_adjlistnetworkx.readwrite.adjlist.parse_adjlistnetworkx.readwrite.adjlist.generate_adjlist多行邻接列表多行相邻列表networkx.readwrite.multiline_adjlist.read_multiline_adjlistnetworkx.readwrite.multiline_adjlist.write_multiline_adjlistnetworkx.readwrite.multiline_adjlist.parse_multiline_adjlistnetworkx.readwrite.multiline_adjlist.generate_multiline_adjlist边缘列表边缘列表networkx.readwrite.edgelist.read_edgelistnetworkx.readwrite.edg...