Python3画图系列——NetworkX初探,,NetworkX 概


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 nximport matplotlib.pyplot as plt

案例1

G = nx.Graph()G.add_node(1)G.add_edge(2, 3)# G.add_edge(3, 2)print("输出全部节点:{}".format(G.nodes()))print("输出全部边:{}".format(G.edges()))print("输出全部边的数量:{}".format(G.number_of_edges()))nx.draw(G)plt.show()
输出全部节点:[1, 2, 3]输出全部边:[(2, 3)]输出全部边的数量:1

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案例2

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)])print("输出全部节点:{}".format(G.nodes()))print("输出全部边:{}".format(G.edges()))print("输出全部边的数量:{}".format(G.number_of_edges()))nx.draw(G)plt.show()
输出全部节点:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]输出全部边:[(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (3, 5), (3, 6), (4, 1), (6, 7)]输出全部边的数量:8

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案例3

G = nx.cubical_graph()plt.subplot(121)nx.draw(G)plt.subplot(122)nx.draw(G, pos=nx.circular_layout(G), nodecolor='r', edge_color='b')plt.show()

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案例4

G = nx.path_graph(8)nx.draw(G)plt.show()

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案例5

G = nx.cycle_graph(24)pos = nx.spring_layout(G, iterations=200)nx.draw(G, pos, node_color=range(24), node_size=800, cmap=plt.cm.Blues)plt.show()

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案例6

G = nx.petersen_graph()plt.subplot(121)nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')plt.subplot(122)nx.draw_shell(G, nlist=[range(5, 10), range(5)], with_labels=True, font_weight='bold')plt.show()

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小节

通过分享一些案例,目的在于供一个思路,同时也为生活中的问题解决提供知识储备。我们不必纠结每一个知识点,当我们想使用的时候,再详细查阅相关知识。

Python3画图系列——NetworkX初探

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