Python中的Networkx的基本使用_开发_开发者

1. 安装Networkx

# 使用pip安装
pip install networkx

# 使用conda安装
conda install networkx

2. Networkx的基本使用

2.1 导入networkx

import networkx as nx

2.2 创建Graph

G = nx.Graph()          # 无向图
G =编程客栈 nx.DiGraph()        # 有向图
G = nx.MultiGraph()     # 多重无向图
G = nx.MultiDigraph()   # 多重有向图
G.clear()               # 清空图

根据定义，Graph 是一组节点（顶点）和已识别的节点对（称为边、链接等）的集合。在NetworkX中，节点可以是任何 hashable 对象，例如文本字符串、图像、XML对象、另一个图形、自定义节点对象等。

2.3 给Graph添加边

G.add_edge(1, 2)             # default edge data=1
G.add_edge(2, 3, weight=0.9) # specify edge data
# 如果是边有许多的权，比如有长度和宽度的属性，那么：
G.add_edge(n1, n2, length=2, width=3)
 
elist = [(1, 2), (2, 3), (1, 4), (4, 2)]
G.add_edges_from(elist)
elist = [('a', 'b', 5.0), ('b', 'c', 3.0), ('a', 'c', 1.0), ('c', 'd', 7.3)]
G.add_weighted_edges_from(elist)
 
# 如果给结点的名称是其它符号，想离散化成从x开始的数字标记，那么：
G = nx.converjavascriptt_node_labels_to_integers(G, first_label=x)

2.4 Graph基本信息获取

nx.info(G) # 图信息的概览
G.number_of_nodes()
G.number_of_edges()
# 获取和节点idx连接的http://www.devze.com边的attr属性之和
G.in_degree(idx, weight='attr')
 
# 如果想知道某个结点相连的某个边权之和：
DG.degree(nodeIdx, weight='weightName')
 
# 获取结点或者边的属性集合，返回的是元组的列表
G.nodes.data('attrName')
G.edges.data('attrName')
 
# 获取n1 n2的边的length权重，那么:
G[n1][n2]['length']
# 如果是有重边的图，选择n1,n2第一条边的length权重，则:
G[n1][n2][0]['length']
 
# 获取n1结点的所有邻居
nx.all_neighbors(G, n1)
 
# 判断图中n1到n2是否存在路径
nx.has_path(G, n1, n2)
# 根据一个结点的list，获取子图
subG = nx.subgraph(G, nodeList)

2.5 Graph的绘制

# 最简单的绘制
import matplotlib.pyplot as plt
nx.draw(G)
plt.show()
 
# 设置其他相关参数
nx.draw(G,
    with_labels=True,
    pos = nx.sprint_layout(G),
    node_color=color_list,
    edge_color='k',
    node_size=100,
    node_shape='o',
    linewidths=2,
    width=1.0,
    alpha=0.55,
    style='solid',
    font_size=9,
    font_color='k'
)

2.6 Graph的其他内置算法

# 最短路算法 返回最短路的路径列表
nx.shortest_path(G, n1, n2, method='dijkstra')

# 以及各种图的算法，比如流，割等等等等，大家可以看文档探索下

3 其他

3.1 read_edgelist( )

Read a graph from a list of edges.

函数定义如下:

 read_edgelist(path, comments='#', delimiter=None, create_using=None, nodetype=None, data=True, edgetype=None, encoding='utf-8'):
    '''
    Read a graph from a list of edges.
    
    Parameters :	
    path : file or string
        File or filename to write. If a file is provided, it must be opened in ‘rb' mode. Filenames ending in .gz or .bz2 will be uncompressed.

    comments : string, optional
      js  The character used to indicate the start of a comment.
        
    delimiter : string, optional
        The string used to separate values. The default is whitespace.
        
    create_using : Graph container, optional,
        Use specified container to build graph. The default is networkx.Graph, an undirected graph.

    nodetype : int, float, str, p开发者_Python入门ython type, optional
        Convert node data from strings to specified type

    data : bool or list of (label,type) tuples
        Tuples specifying dictionary key names and types for edge data

    edgetype : int, float, str, Python type, optional OBSOLETE
        Convert edge data from strings to specified type and use as ‘weight'

    encoding: string, optional
        Specify which encoding to use when reading file.

    Returns :	
    G : graph
        A networkx Graph or other type specified with create_using
    '''

样例:

nx.write_edgelist(nx.path_graph(4), "test.edgelist")
G=nx.read_edgelist("test.edgelist")

fh=open("test.edgelist", 'rb')
G=nx.read_edgelist(fh)
fh.close()

G=nx.read_edgelist("test.edgelist", nodetype=int) G=nx.read_edgelist("test.edgelist",create_using=nx.DiGraph())

到此这篇关于Python中的Networkx详解的文章就介绍到这了,更多相关Python中Networkx内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！