NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图(multigraph);内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据;支持任意的边值维度,功能丰富,简单易用。
引入模块
import networkx as nx print nx
无向图
例1:
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() #建立一个空的无向图G G.add_node(1) #添加一个节点1 G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3(隐含着添加了两个节点2、3) G.add_edge(3,2) #对于无向图,边3-2与边2-3被认为是一条边 print "nodes:", G.nodes() #输出全部的节点: [1, 2, 3] print "edges:", G.edges() #输出全部的边:[(2, 3)] print "number of edges:", G.number_of_edges() #输出边的数量:1 nx.draw(G) plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show()
输出
nodes: [1, 2, 3] edges: [(2, 3)] number of edges: 1
例2:
#-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) #加点 G.add_nodes_from([3,4,5,6]) #加点集合 G.add_cycle([1,2,3,4]) #加环 G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)]) #加边集合 nx.draw(G) plt.savefig("youxiangtu.png") plt.show()
有向图
例1:
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_nodes_from([3,4,5,6]) G.add_cycle([1,2,3,4]) G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)]) nx.draw(G) plt.savefig("youxiangtu.png") plt.show()
注:有向图和无向图可以互相转换,使用函数:
- Graph.to_undirected()
- Graph.to_directed()
例如,例子中把有向图转化为无向图:
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_nodes_from([3,4,5,6]) G.add_cycle([1,2,3,4]) G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)]) G = G.to_undirected() nx.draw(G) plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show()
加权图
有向图和无向图都可以给边赋予权重,用到的方法是add_weighted_edges_from,它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数,其中u是起点,v是终点,w是权重。
例1:
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() #建立一个空的无向图G G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3(隐含着添加了两个节点2、3) G.add_weighted_edges_from([(3, 4, 3.5),(3, 5, 7.0)]) #对于无向图,边3-2与边2-3被认为是一条边 print G.get_edge_data(2, 3) print G.get_edge_data(3, 4) print G.get_edge_data(3, 5) nx.draw(G) plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show()
输出
{} {‘weight‘: 3.5} {‘weight‘: 7.0}
经典图论算法计算
计算1:求无向图的任意两点间的最短路径
# -*- coding: cp936 -*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #计算1:求无向图的任意两点间的最短路径 G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(4,5),(4,6),(5,6)]) path = nx.all_pairs_shortest_path(G) print path[1]
时间: 2024-11-03 20:59:36