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我设法正确生成了图形,但是在进行了更多测试后,发现以下两个不同代码行的结果不一致: nx.draw_circular(h,edge_color=[h.edge[i][j]['color'] for (i,j) in h.edges_iter()], width=[h.edge[i][j]['width'] for (i,j) in h.edges_iter()]) nx.draw_circ
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使用NetworkX(是库中的新增功能)进行社交网络分析查询.通过查询,我的意思是通过两个边缘节点的属性选择/创建子图,其中边缘创建路径,并且节点包含属性.该图使用的形式为MultiDiGraph G2 = nx.MultiDiGraph() G2.add_node( "UserA", { "type" :"Cat" } ) G2.add_node( "UserB", { "type" :"
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我希望networkx在我的指令中找到绝对最长的路径, 非循环图. 我了解Bellman-Ford,因此否定了图形长度.问题: networkx的bellman_ford()需要一个源节点.我想找到 absolute 最长路径(或取反后的最短路径),而不是 给定节点的最长路径. 当然,我可以在图中的每个节点上运行bellman_ford(), 排序,但是有没有更有效的方法? 根据
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我正在使用Python模拟在有向图上发生的过程.我想制作一个此过程的动画. 我遇到的问题是大多数Python图形可视化库将成对的有向边组合成一个边.例如, NetworkX 在显示以下图形时仅绘制两个边缘,而我想显示四个边缘中的每一个分别: import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.MultiDiGra
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我正在使用networkx来处理图形.我有一个很大的图(其中有近200个节点),我试图找到两个节点之间的所有可能路径.但是,据我了解,networkx只能找到最短的路径.如何不仅获得最短路径,还获得所有可能路径? UPD:路径只能包含每个节点一次. UPD2:我需要类似find_all_paths()函数的功能,在这里进行描述:python.org/doc/essays/graphs.
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当我将多图numpy邻接矩阵传递给networkx时(使用from_numpy_matrix函数) 然后尝试使用matplotlib绘制图形,它将忽略多个边. 我怎样才能使其绘制多个边缘? 解决方案 Graphviz很好地绘制了平行边缘.您可以通过编写点文件,然后使用Graphviz处理(例如下面的neato布局),将其用于NetworkX.除了NetworkX,您还需要pydot或
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我正在尝试使用 networkx. 显示我的类层次结构的树状图,我都正确地绘制了图,并显示了 fine .但是作为具有交叉边缘的圆形图,它是一个纯层次结构,看来我应该能够将其显示为树. 我对此进行了广泛的搜索,提供的每个解决方案都涉及使用 pygraphviz ...,但是 PyGraphviz不适用于Python 3(pygraphviz网站上的文档) . 有人能够在Python 3
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我正在尝试生成树结构的流程图.我已经可以使用networkx创建代表性图形,但是我需要一种在输出图时显示树结构的方法.我正在使用matplotlib.pylab绘制图形. 我需要以类似于此处.尽管我没有子图. 如何保证这样的结构? 不信者的例子: 我已经可以使用pylab和graphviz来显示图形,但是都没有提供我要寻找的树结构.我已经尝试了networkx必须提供的所有
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NetworkX功能强大,但是我试图绘制一个默认情况下显示节点标签的图形,令我感到惊讶的是,对于看似不熟悉Networkx的人来说,这看似简单的任务是多么繁琐.有一个示例显示了如何在图上添加标签. https://networkx.github.io/documentation/latest/examples/drawing/labels_and_colors.html 此示例的问题在
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我正在尝试使用Python获取Neo4j图形数据库的节点数,但是我找不到任何方法或属性来实现这一点. 有人可以获取此信息吗? NetworkX等其他Python软件包也提供了一种获取此信息的方法. >>> G = nx.Graph() # or DiGraph, MultiGraph, MultiDiGraph, etc >>> G.add_path([0,1,2]) >>>
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我有一个应用程序,它每秒可在内存中创建数千个图形.我希望找到一种方法来保留这些以便后续查询.它们并不是特别大(也许最多约1k个节点). 我需要能够存储整个图形对象,包括节点属性和边属性.然后,我需要能够根据节点中的时间属性在特定时间窗口内搜索图. 是否有一种简单的方法可以将这些数据强制转换为neo4j?我还没有找到任何例子.虽然我发现了几个python库,包括一个嵌入式neo4j和一个
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我一直在通过python的Bulbflow处理Neo4j,现在需要一种保存/导出子图的方法.我曾经见过Java甚至Ruby方法,但是似乎没有一个简单的Python方法. 到目前为止,我已经找到了两种可能的途径: 通过 Geoff .html"rel =" noreferrer“> py2neo ,但是令人惊讶的是,几乎没有任何文档可以从大型本地neo4j数据库或neo4jserver中
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我当前正在使用networkx函数* all_simple_paths *来查找给定的一组源节点和目标节点的网络G中的所有路径. 在较大/更密集的网络上,此过程非常复杂. 我想知道是否可以在此问题上使用多处理,以及是否有人对通过创建Pool等方式如何实现实现有任何想法. import networkx as nx G = nx.complete_graph(8) sources
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我正在使用f2py封装我的基于PETSc的fortran分析代码,以便在OpenMDAO中使用(如建议的在简单的python环境中,我可以导入.so并运行代码而不会出现任何问题: >>> import module_name >>> module_name.execute() expected code output... 但是,当尝试在OpenMDAO组件中执行相同的操作时,出现以下
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编辑:我在此处写了一个更简洁的版本,但我保留了该帖子,因为它是一个完整的解释. 给定3D numpy数组,前进立方体可以形成3D 对象在某个阈值附近. import numpy as np from skimage import measure A = np.zeros((12,12,12)) #A[A
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如何检查networkx图使用的内存量? 有一种方法可以检查节点和边的数量,但是我找不到用于内存使用的方法? 解决方案 您可以通过将边缘列表的大小和节点列表的大小相加来获得估计值: sys.getsizeof(G.edge) + sys.getsizeof(G.node)
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我正在尝试在Python中完成以下逻辑运算,但遇到了内存和时间问题.由于我是python的新手,因此对于如何以及在何处优化问题的指导将不胜感激! (我的理解是,以下问题有些抽象) import networkx as nx dic_score = {} G = nx.watts_strogatz_graph(10000,10,.01) # Generate 2 graphs
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我有一个二部图的n1×n2双邻接矩阵A.矩阵A是scipy.sparse csc矩阵.我想在networkx中使用A绘制二部图.假设节点根据称为node_class的类标签着色.我可以执行以下操作: import networkx as nx G = nx.from_numpy_matrix(A) graph_pos = nx.fruchterman_reingold_layout(G) d
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我想在地图上绘制一个图,在该图上,节点将由坐标(经度,经度)定义,并具有一些关联的值. 我已经能够在底图上将点绘制为散点图,但是似乎找不到如何在地图上绘制图的方式. 谢谢. 编辑:我添加了有关如何在底图上绘制点的代码.大多数内容已根据这文章. from mpl_toolkits.basemap import Basemap from shapely.geometry imp
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嗨,所以我试图使用networkx和matplotlib绘制图形,但是,尽管将轴设置为"on",并且通过向该轴添加x/y限制,我的x和y轴也没有显示. 我尝试实现其他人的代码,以查看轴是否会显示但没有运气. import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_edges_from(
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