利用NetworkX实现图之间的相似性度量
我有两个图表A和B。它们可能是同构的、完全不同的，也可能有一些相似之处(少数节点相同，或少数节点共享相同的边)。 我想查看/检查这些图表有多不同/相似。 Networkx.is_isolomic()是一种方法。然而，这并不能说明更多的是真或假。 例如，Difference(A，B)函数返回一个新图，其中包含存在于A中但不存在于B中的边；但它需要具有相同数量的节点。 我的图A和B的
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在最多包含两条红边的图中寻找最短路径
问题是： 我知道我们应该将图形复制到G1和G2中，并可能使用Dijstra算法。我不确定我应该如何将G1和G2联系起来，这样我才能获得此问题的正确解决方案。 推荐答案 您几乎得到了答案： 再复制两份图表，这样就有了G、G1和G2。 删除G2中的红色边，将G1中的每条红色边更改为指向G2中的对应顶点，而不是G1，并将G中的每条红色边更改为指向G1中的相应顶点。 现在，每条
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查找最大的连接组件AWS海王星
在一个有数十亿个节点和边的AWS海王星图中，如何有效地找到最大的连通组件？我之所以试图找到这个问题的答案，是因为在我的域中，通常大的连接组件表明存在欺诈。我的图表中的大多数节点只像其他几十个节点一样连接。当节点连接到数百或数千个其他节点时，这是可疑的。 我有几个问题： AWS海王星是否适合在包含数十亿个节点和边的图中查找大型连接组件？ 计算图表的PageRank是否会更有效率？我认为
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字形中最低的共同祖先
假设igraph中有一棵树： library(igraph) g
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在无向图中，最简单的圈必须有3个节点？
我正在试着写一个关于圈和无向图的证明，但我被一些东西搞糊涂了。 如果我的图只有2个顶点和连接它们的一条边，那就不是一个圈，是吗？ 所以我需要至少3个顶点，从2个顶点到其中一个节点有2个连接，另外两个节点之间有1个连接，这样才能在图中有最小可能的圈(三角圈)。还是我做错了？ 推荐答案 是，可以用3个节点创建最简单的周期。 有2个节点的图不是圈，也不能是圈，因为这与一组节
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在O(V+E)中寻找图的瓶颈边
首先，我想澄清一下我看到的情况：Finding 'bottleneck edges' in a graph 而且这并不是重复，只是不幸的巧合，那个人错误地将Minin-Cut称为“瓶颈”。 瓶颈边是流网络中的一条边，在增加时会增加网络的最大流量。 所以这不一定是最小割，就像o-1->o-1->o这样的图一样，我们没有瓶颈边，但我们确实有最小割。 (在该示例中，o是节点，边是
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你如何制作一个可以模拟二维网格的邻接矩阵？
基本上就是想知道用Python语言做这件事的好方法是什么，我以前也用过一种暴力的方法做过，但它不是直观的方法。因此，如果有人能帮忙，那就太好了。 推荐答案 对于逐行网格，邻接矩阵如下所示： 在一行中，相邻的数字形成两条平行的对角线。这占据了列&×；列子矩阵，沿着大矩阵的对角线重复。 相邻的行形成一条对角线。这占据了两条对角线，偏移量正好在行子矩阵的外面。 row 1 ro
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出队时在BFS上将节点标记为已访问
只是一个简单而愚蠢的问题，关于图上的BFS遍历 我在很多网站上发现BFS的伪代码很像这样： BFS (Graph, root): create empty set S create empty queue Q add root to S //mark as visited here Q.enqueue(root) while Q
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如何在Python语言中将加权边表转换为邻接矩阵？
数据位于Excel文件中，第一列表示第一个节点，第二列表示第二个节点，第三列包含权重。 节点为字符串。 例如： 苹果香蕉65 橙色苹果32 推荐答案 首先要做的是导入EXCEL文件。最直接的方法是使用pandas： import pandas data = pandas.read_excel("path/to/edgelist", header=None)
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将非平方邻接矩阵导入Networkx Python
我在下面的 pandas 数据框表格中有一些数据，其中列代表离散技能，行代表离散工作。仅当作业需要技能时，才会显示1，否则为0。 skill_1, skill_2, job_1 1, 0, job_2 0, 0, job_3 1, 1, 我想使用networkx创建一个图
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属性错误：模块'；网络算法。社区没有属性'；BEST_PARTITION'；
嗯，我正在尝试对著名的Facebook Snap数据集使用社区检测算法networkx。 以下是我的代码： import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt from networkx.algorithms import community from networkx.algorithms.community.centrality i
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pandas 到二部图
我已经在我的图中添加了节点，但我似乎不明白如何向它添加边。这些边对应于我的轴心标签中的任何值1。该表的格式如下： movie_id 1 2 3 4 5 ... 500 user_id ... 501 1.0 0
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用Networkx实现不同层数的六方晶格
如何扩展此代码，以包括不同数量的六角形层？ 我需要一个给定层数m的六角形点阵的图表。M=1表示1个边为1、中心位于原点的正六边形，对于m=2，在初始正六边形周围添加6个正六边形，对于m=3，添加第三层六边形，依此类推。 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.hexagonal_lattice_graph(m=
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用NetworkX实现图的置换和旋转
l与Networkx合作生成某种类型的图形。 现在l要置换节点并将图形旋转(80°、90°、120°) l如何在使用NetworkX的图表上应用置换和旋转？ 编辑_1： 给定一个图的邻接矩阵，l希望以保持边和顶点链接的方式旋转该图。唯一更改的是节点的位置。 l要做的是将我的图表旋转90度。 输入： 图G的邻接矩阵 进程： 将G旋转90度
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使用networkx查找弱关系
我正在尝试查找weak ties as defined by Granovetter。到目前为止，我已经尝试使用中心性度量来根据重要性绘制Stanford Facebook network dataset(facebook_combined.txt)。下图使用了度中心性。我已经用蓝色矩形表示了我希望找到的一些节点(“弱纽带”)。 Bridges似乎很接近，但并不完全是这样。我应该如何继续查找
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如何删除networkx中的节点？
我有一个数据集，我正在将其作为各种时间段的图表上载，并尝试确定它们之间的关系。 我想删除所有没有边的节点，但我不确定删除或删除节点的命令。你知道怎么做吗？ 推荐答案 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G=nx.Graph() G.add_edges_from([('A','B'),('A','C'),('B','
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为什么Networkx每次运行时都会重新绘制不同的图表？
我想画一个图，图中的边表示节点之间的相关系数。对于每一段独特的关系，我都有自己的优势。每次我重新运行以下代码时，图形都不同。有没有办法强迫图表的一种形式？此外，甚至不确定这是否正确地生成了图表-请帮助解决任何看起来不正确的问题。 G = nx.Graph() G.add_edge('A', 'B', weight=0.511012) G.add_edge('A', 'C', weight=0
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为什么允许对角线移动会使A*和曼哈顿距离不可接受？
我对使用A*和曼哈顿距离度量的网格中的对角移动有些困惑。有没有人能解释一下为什么使用对角线移动会使其不可接受？在对角运动中，到达目标状态所需的步骤比上下、左下、右少，难道不会找到更好的最优解吗？还是我错过了什么？ 推荐答案 正如贝克的评论所表明的那样，曼哈顿距离将高估一个州与其对角可访问的州之间的距离。根据定义，超出估计距离的启发式是不允许的。 现在，到底为什么会这样？ 假
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如何在图表上显示边缘标签?
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如何在 LaTeX 中绘制图形?
首先，让我说我正在使用 LyX，虽然我使用 ERT 没有问题. 其次，在 Latex 中绘制这样一个简单图形的最简单方法是什么? 我看过一些带有图表的文档和一些例子，但我不知道如何只绘制一个简单的图表——我需要什么包等等? 解决方案 TikZ 可以做到. 快速演示: \documentclass{文章}\使用包{tikz}\开始{文档}\开始{tikzpicture}[
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