网络x：所有生成树及其关联的总权重
给定一个简单的无向网格网络，如下所示： import networkx as nx from pylab import * import matplotlib.pyplot as plt %pylab inline ncols=3 N=3 G=nx.grid_2d_graph(N,N) labels = dict( ((i,j), i + (N-1-j) * N ) for i, j i
..
networkx相关内容
使用networkx的节点标签
我正在根据curveSeq保存的给定的Y值序列创建一个图。(自动枚举X值：0，1，2...) 即对于curveSeq = [10,20,30]，我的图形将包含以下点： , , . 我在同一张nx.Graph上绘制了一系列图表，以便在一张图片中显示所有内容。 我的问题是： 每个节点都表示其位置。即位置中的节点显示其各自的标签
..
节点大小取决于NetworkX上的节点度
我以.json文件的形式将我的Facebook数据导入我的计算机。数据的格式为： {"nodes":[{"name":"Alan"},{"name":"Bob"}],"links":[{"source":0,"target:1"}]} 然后，我使用以下函数： def parse_graph(filename): """ Returns networkx graph object o
..
如何为我的网络x图形指定准确的输出大小？
以上是我当前图表的输出。然而，我还没有管理好我正在努力实现的目标。我需要以更大的尺寸输出我的图形，以便可以轻松地查看每一个节点/边。 我尝试过nx.draw(G, node_size=size)，但这只会增加节点的大小，而不会增加节点和边之间的距离。 推荐答案 您可以尝试较小的节点/字体或较大的画布。这里有一种方法可以同时做到这两点： import matplotlib.p
..
OS X上Matplotlib人物的表情符号
我有一个异国情调的Matplpoltlib任务，我需要在标签中显示emoji。我使用的是OS X，所以表情符号在整个系统范围内都有很好的支持。然而，Matplotlib的情况并非如此：目前，表情符号显示为空框。我使用的是Python3，所以Unicode应该不是问题。谢谢你，😀 推荐答案 它背后的想法并不是很难，但为了让它显示出来(至少在ubunto上)，它给了我一些困难，因为并不是
..
如何在粗线条上获得非圆形箭头？
我正在使用networkx在Python语言中绘制有向图。我使用不同宽度的边缘来突出显示权重。不幸的是，箭头是圆形的，看起来很奇怪。我想为看起来像细线箭头的缩放版本的粗线绘制非圆形箭头。 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy G=nx.DiGraph() stake = [ [0, 1,
..
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','
..
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
..
从CSV文件创建Networkx图表
我正在尝试从CSV file构建一个NetworkX社交网络图。我使用的是Networkx 2.1和Python3 我关注了this post，但没有成功，因为我一直收到错误： AttributeError: 'list' object has no attribute 'decode' 我的目标是使权重越高，显示的边缘越厚。 以下是我到目前为止的代码： import
..
Networkx读取军械调查-ITN综合传输网络？/读取GML文件
我遇到一些问题。 我想将军械勘测-ITN综合传输网导入networkx进行一些网络分析。 由于ITN是GML 2.1.2格式，我尝试使用 nx.read_gml 但是它警告我 ParseException: Expected "graph" (at char 0), (line:1, col:1) 然后，我花了一些时间查看我的文件的内容，发现它与其他人的示例中使用的
..
基于边权重的图聚类
我使用networkx构建了一个图，这是一个以人为节点、消息频率为边权重的社交网络。我想把这个网络分成不同的人群。经常互相发信息的人往往是同一群人。我该怎么做呢？我应该使用哪种群集算法？另外，我如何将分组可视化为树状图树？ 提前感谢！：d 附言：我曾尝试使用python-Louvain进行分区，但结果不准确，例如它将两个用户划分为不同的组，即使他们的消息传递频率相当高 推荐答案
..
如何更好地可视化给定文本的单词关联？
我具体想要的是根据它们在文档中的显示方式，可视化与文档中的名词相关联的所有动词和形容词。 我在Python中找不到任何函数，因此我创建了自己的基本函数，如下所示。但是，可视化仍有不足之处： import nltk import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot a
..
在卫星数据集上进行光谱聚类后使用Networkx绘制图形的步骤
我已经生成了包含20个点的卫星数据集，并对其进行了光谱聚类。我想在Networkx的帮助下使用最近邻居=3来形成一个图。其中数据点是节点，聚类后生成的亲和度矩阵是不同节点之间的边上的权重。我还需要帮助更改两个群集的节点的颜色和形状，以便将一个群集的节点与另一个群集的节点区分开来。代码如下所示。下面给出了输出图像。我只想使用近邻=3在输出图像的节点之间绘制一个图。 import numpy a
..
如何将图形从networkx加载到PyTorch几何图形中，并设置节点特征和标签？
目标：我正在尝试将图形从networkx导入到PyTorch几何图形并设置标签和节点功能。 (这是用Python编写的) 问题： 如何进行[从networkx到PyTorch几何图形的转换]？(可能使用from_networkx函数) 如何转移节点功能和标签？(更重要的问题) 我看过其他/以前的一些关于此问题的帖子，但没有得到回答(如果我错了，请纠正我)。 尝试：(
..
生成具有幂律度分布的无标度网络
我正在尝试生成具有以下条件的几个无标度网络： 度分布服从相同指数的幂律 完全相同的节点数。 我需要构建至少60对这样的对，并为每个对运行模拟。 为此，我需要一种方法来生成正好由n个节点组成的具有上述属性的网络。 现在，我可以使用NetworkX Python库，用下面的代码生成遵循给定指数的幂律的度分布图 import networkx as nx import m
..
标记外部节点，与networkx中的其他节点/边缘重叠最小
我正在尝试创建一个在节点外部打印节点标签的图形.我能够生成如下所示的“偏移量"来解决这个目的.但是，有时标签与边缘重叠(这是不可取的，因为节点周围有很多空白区域可以打印相应的标签).我需要以标签不与任何边缘重叠的方式标记这些节点，或者至少尝试尽可能减少重叠. 将networkx导入为nx从 networkx.utils 导入 is_list_of_ints，展平将 matplotlib.pypl
..
使用 networkx + graphviz 定位/显示标签
..
使用networkx在两个节点之间绘制多条边
我需要在两个节点之间绘制一个有多个边(具有不同权重)的有向图.也就是说，我有节点 A 和 B 以及长度为 2 的边 (A,B) 和长度为 3 的边 (B,A). 我已经尝试过使用 G=nx.Digraph 和 G=nx.Multidigraph.当我绘制它时，我只能看到一个边缘和一个标签.有什么办法吗? 解决方案 对上面回复的改进是添加 connectionstyle 到 nx.dr
..
在 NetworkX 中无法将图形保存为 jpg 或 png 文件
我在 NetworkX 中有一个包含一些信息的图表.图表显示后，我想将其保存为 jpg 或 png 文件.我使用了 matplotlib 函数 savefig 但是当图像被保存时，它不包含任何东西.它只是一个白色的图像. 这是我写的示例代码: 将networkx导入为nx将 matplotlib.pyplot 导入为 pltfig = plt.figure(figsize=(12,12))
..
在 Networkx 中循环遍历节点并提取属性
我在python中定义了一些带有对应角点的形状，像这样: square = [[251, 184],[22, 192],[41, 350],[244, 346]]三角形 = [[250, 181],[133, 43],[21, 188]]五边形 = [[131, 37],[11, 192],[37, 354],[247, 350],[256, 182]] 然后，我使用 NetworkX 包来创
..