python NetworkX库生成并绘制带权无向图

最近因为数学建模3天速成Python,然后做了一道网络的题,要画网络图.在网上找了一些,发现都是一些很基础的丑陋红点图,并且关于网络的一些算法也没有讲,于是自己进http://networkx.github.io/学习了一下.以下仅博主自己的总结,勿认真,有错误尽情指出,大家一起交流. 需要用到的module malplotlib.pyplot 和networkx 正文: 一.malplotlib和networkx的安装(作者使用的是python2.7 pycharm) 在Python的文件夹目

首先输入边和边的权重,随后画出节点位置,根据权重大小划分实边和虚边 #coding:utf-8 #!/usr/bin/env python """ An example using Graph as a weighted network. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)""" try: import matplotl

前言 昨天才开始接触,鼓捣了一个下午,接下来会持续更新,如果哪里有错误的地方,望各位大佬指出,谢谢! 数据描述 两个文件,一个文件包含了网络图的节点,节点存在类别(0,1,2,3)四类,但是0类别舍去,不画出:另一个文件包含了网络图的边,数据基本特征如下:               图1中,id表示节点,b是类别:图2中,两个数字表示边连接的两个点. Networkx 安装 我的系统是Mac OS,直接在terminal输入sudo pip install networkx就可以安装,由于代码

目录 问题 输出结果 如何只输出权重 输出结果 问题 最近在研究图学习,在用networkx库绘图的时候发现问题. ''' author:zheng time:2020.10.23 ''' import networkx as nx import random g = nx.karate_club_graph() # 空手道俱乐部 for u,v in g.edges: print(u,v) g.add_edge(u, v, weight=random.uniform(0, 1)) # 权值为(

1. 创建一个图 import networkx as nx g = nx.Graph() g.clear() #将图上元素清空 所有的构建复杂网络图的操作基本都围绕这个g来执行. 2. 节点 节点的名字可以是任意数据类型的,添加一个节点是 g.add_node(1) g.add_node("a") g.add_node("spam") 添加一组节点,就是提前构建好了一个节点列表,将其一次性加进来,这跟后边加边的操作是具有一致性的. g.add_nodes_from

目录 1. 随机图生成 2. 2D布局可视化 3. 3D布局可视化 参考 NetworkX是一个非常强大的网络科学工具,它封装了图的数据结构和许多经典图算法,也内置了许多可视化函数可供调用. 1. 随机图生成 最经典的随机图当属我们在上一篇博客<Erdos-Renyi随机图的生成方式及其特性>中讲到的Erdős-Rény随机图了,我们这里选用其中的Gnp

如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成测试数据 x = np.linspace(0, 10, 10) y = 11-x # 绘制柱状图 plt.bar(x, y) # 循环,为每个柱形添加文本标注 # 居中对齐 for xx, yy in zip(x,y): plt.text(xx, yy+0.1, str(yy), ha='center') # 显示图形 plt.show() 运行效果: 以上这篇Python+

需求 有一个抽奖应用,从所有参与的用户抽出K位中奖用户(K=奖品数量),且要根据每位用户拥有的抽奖码数量作为权重. 如假设有三个用户及他们的权重是: A(1), B(1), C(2).希望抽到A的概率为25%,抽到B的概率为25%, 抽到C的概率为50%. 分析 比较直观的做法是把两个C放到列表中抽选,如[A, B, C, C], 使用Python内置的函数random.choice[A, B, C, C], 这样C抽到的概率即为50%. 这个办法的问题是权重比较大的时候,浪费内存空间. 更一般

uuid是128位的全局唯一标识符(univeral unique identifier),通常用32位的一个字符串的形式来表现.有时也称guid(global unique identifier).python中自带了uuid模块来进行uuid的生成和管理工作. python中的uuid模块基于信息如MAC地址.时间戳.命名空间.随机数.伪随机数来uuid.具体方法有如下几个: uuid.uuid1() 基于MAC地址,时间戳,随机数来生成唯一的uuid,可以保证全球范围内的唯一性. uuid