Python之Networkx详解

文章目录

1. 安装Networkx
2. Networkx的基本使用
- 2.1 导入networkx
- 2.2 创建Graph
- 2.3 给Graph添加边
- 2.3 Graph基本信息获取
- 2.4 Graph的绘制
- 2.5 Graph的其他内置算法
3 其他
- 3.1 read_edgelist( )

Networkx是一个Python的包,可以用来创建和处理复杂的图网络结构。

中文教程: https://www.osgeo.cn/networkx/install.html
英文教程: https://networkx.org/documentation/stable/install.html

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 = 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.convert_node_labels_to_integers(G, first_label=x)

2.3 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)

2.4 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'
)

2.5 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 stringFile 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, optionalThe character used to indicate the start of a comment.delimiter : string, optionalThe 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, Python type, optionalConvert node data from strings to specified typedata : bool or list of (label,type) tuplesTuples specifying dictionary key names and types for edge dataedgetype : int, float, str, Python type, optional OBSOLETEConvert edge data from strings to specified type and use as ‘weight’encoding: string, optionalSpecify which encoding to use when reading file.Returns :   G : graphA 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())

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