需要NetworkX的帮助
目前我正面临以下问题： 我有一个脚本可以搜索包含文档的特定目录。每个文档都在文件名中分配一个数字。在每个文档中都有代表另一个文档（文件名）的数字。我怎样才能创建一个网站，显示什么文件导致什么？ 任何帮助，将不胜感激，谢谢 解决方案 这是一个有向图的教科书示例。您应该阅读 NetworkX教程，以更好地了解如何使用它们;基本上，你需要添加所有的节点（点），在这种情况下，文件编号，
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networkx相关内容
重新排列图的顶点。它应该像Petersen图一样排序
我有下面的代码： import networkx grafoPetersen = { 1 ：[2,5,6]， 2：[3,1,7]， 3：[4,2,8]， 4：[5,3,9] ， 5：[1,4,10]， 6：[1,8,9]， 7：[2,9,10]， 8：[ 3,10,6]， 9：[4,6,7]， 10：[5,7,8] } for k in grafoPe
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NetworkX / Python_igraph：两个节点之间的所有路径，受限于节点列表
我使用这里的功能： def find_all_paths（图形，开始，结束，模式='OUT'，maxlen =无）： def find_all_paths_aux（adjlist，start，end，path，maxlen = None）： path = path + [start] if start == end： return [path] paths = [] 如果m
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如何在python中创建具有负边权重的随机单源随机无环有向图
我想在大量图上做bellman ford算法的执行时间分析，为了做到这一点，我需要生成大量的随机DAGS，并有可能存在负边权重。 我在python中使用networkx。在networkx库中有很多随机图形生成器，但是将会返回带有边缘权重和源顶点的有向图形。 我正在使用networkx.generators.directed.gnc_graph（），但不能保证只返回一个源顶点。
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所有使用networkx的加权图的最短路径？
我有一个由两组不同的边组成的图。第一组是由权重1（列表1）的边缘制成的。第二组由权重2（列表2）的边缘构成。首先，我使用networkx创建图形，然后使用add_edges_from添加列表1和列表2.我想计算此加权图形中的所有最短路径。基本上，我正在寻找类似于“all_shortest_paths”的权重（看起来像“dijkstra”模块不允许你知道给定源和给定目标之间的所有可能路线）。如果我尝
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python networkx - 通过为图形绘制着色来标记边缘
我使用networkx来研究图论的实现，我想知道是否有一种方法来标记给定图中的某些边？例如 - 假设我有一个图G，并且我找到了从节点x到节点y的最短路径，那么如何标记路径，以便在绘制图形时可以绘制不同的颜色？标记边可以通过设置属性颜色来实现，例如使用每个边的颜色然后在绘图时使用这些颜色的列表。在2个节点（例如 0和3 ）之间对8个节点的erdos-renyi图中的蓝色的最短路径进行着色可以如下进
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使用Networkx计算顶点所属的最短路径数的更快方法
我正在考虑顶点 i 的压力是 i 所属的所有顶点对之间的最短路径数。 我正在尝试使用Networkx来计算它，到目前为止我已经用三种方法进行了计算。 可读，脏和最脏，但它们都不是很快。实际上，我希望它比。 “rel =”nofollow“> betweenness （来源）在Networkx上。有没有更好的方法来计算？对于任何建议，回答或评论，预先感谢。看看我到目前为止做了什么： Ps
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如何使用更新函数为Matplotlib 2.0.0中的NetworkX图形制作动画？
我试图弄清楚如何使用 matplotlib 2.0 和 networkx $ c> animation 模块。我看到使用NetworkX与matplotlib.ArtistAnimation 和
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如何用ipython表示图形
最近我发现了 ipython notebook 这是一个强大的工具。作为一名IT学员，我一直在等待用Python代表图表。例如，我想知道是否有一个库（如 numpy 或 matplotlib ？） {“1”：[“3”，“2”]， “2”：[“4 “]， ”3“：[”6“]， ”4“：[”6“]， ”5“：[”7“，”8“]， “6”：[]， “7”：[]， “8”：[] }
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Python / NetworkX：通过边缘占有频率向边缘添加权重
我在 networkx 中创建了一个MultiDiGraph，我试图给这些边添加权重，之后我根据这个频率/计数边缘发生。我使用下面的代码来创建图形并添加权重，但我不确定如何根据count计算重新分配权重： g = nx.MultiDiGraph（） df = pd.read_csv（'G：\cluster_centroids.csv'，delimiter ='，'） df ['po
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Python：将轨迹分解成步骤
user_id，轨迹 11011，[[ [86]，[110]，[110]] 2139671，[[89]，[125]] 3945641，[[36]，[73]，[110]，[110]] 10024312，[[123]，[27]，[97]，[97]，[97]，[110]] 14270422，[[0]，[110]，[174]] 14283758，[[110]，[184]] 14
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在NetworkX显示图中，节点位于精确（x，y）位置。结果被旋转
我从输入图像中提取一些角点并将角点保存为节点NetworkX中的图表。节点在检索角点时包含角点的（x，y）位置。然后显示将节点放置在其确切（x，y）位置的图形。但是，当我使用 nx.draw（）显示图形时，该图显示了图片中的图形。 以下是您需要了解的一些代码： pe = nx.Graph（） pe .add_node（'p1'，posxy =（ap [0] [0]，ap [0] [
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Python Networkx和matplotlib中的从右到左支持
我试图用python33 networkx和matplotlib在Linux Fedora 19 KDE上运行64位字典图。当输入英文脚本作为输入数据时，图形绘制得很好。但是，当提供阿拉伯文脚本作为输入数据时，我所得到的只是并列排列的方格。这是英文脚本中简单图形的一个例子： 这里是用阿拉伯文字写成的阿拉伯语单词的简图（从右到左写）。 现在的问题是：如何在使用python network
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Networkx read_gml错误“networkx.exception.NetworkXError：can not tokenize u'graph'at（3，1）”
我试图使用networkx读取gml文件（非常简单的权利？），除非每次尝试读取文件时，我都会收到错误“networkx.exception.NetworkXError：can not tokenize u'graph' （3,1）“我对gml或networkx不是很熟悉，所以我一直无法自己诊断问题。 甚至更奇怪的是我的同事会用完全相同的文件运行完全相同的命令，并且它会毫无错误地执行。我已经卸
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Python / NetworkX：即时计算边缘权重
我有一个用 networkx 创建的未加权图，我想根据计数/频率计算节点之间的边的权重边缘发生。我的图形中的边缘可能会出现多次，但边缘外观的频率并未事先知晓。目的是基于连接节点之间的移动的权重（例如计数/频率）来可视化边缘。本质上，我想创建一个连接节点之间移动的网络流量图，并基于颜色或边缘宽度进行可视化。例如，从节点0到1的边缘在它们之间有10次移动，节点1到2有5次，所以边缘0-1将使用不同的边
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如何加速程序，找到两个维基百科文章之间的最短路径
最近我编写了一个程序，找到两篇维基百科文章之间的最短路径。问题是获取页面上的所有链接并将其放入图表需要很长时间。寻找路径是一件容易的事情。 基本上我在做的是这样的： startingPage ='Lisbon' target ='Adolf Hitler' graph = nx.DiGraph（） graph.add_node（startingPage） found = page
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在网络x中找到符合特定标准的边缘
我有一个 networkx图，其节点上有属性，我想查找特定节点属性不同的所有边。有没有办法自动做到这一点，或者我必须迭代 edge_iter（data = True）并自己找到它们？ c $ c> import networkx as nx G = nx.Graph（） G.add_node（1，color ='red'） G.add_node（2，color ='red'）
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Networkx：使用通用功能进行边缘权重计算
假设我有一个函数 euc_2d（graph，n1，n2）来计算同一图形的两个节点之间的欧式距离。每个节点都有一个给定的 pos =（x，y），它在创建图表时分配给它。 NetworkX提供函数来获得图的所有边的总权重，即 graph.size（weight ='weight'）。这个方法的问题是，它假定每当我添加一个边时，我都应该明确地使用 graph.add_edge（u，v，weight
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使用Networkx绘制带边缘的图形
我一直很困扰一些非常简单的事情。我试图绘制并显示2个节点和1个边的图。但是我得到这个错误： pre $ Traceback（最近一次调用最后一次）： 文件“”，第1行，在 文件“/usr/local/lib/python2.7/site-packages/networkx/drawing/nx_pylab.py”，第133行，在draw draw_ne
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Networkx PageRank - 不同权重的等级
我有一个关于PageRank的问题，可能表明我不太了解它。如果我有一个带有两个节点“A”和“B”以及链接A→B权重1.0和B→权重2.0的图，那么不应该因为它的入度权重更高而使A的等级更高？ 似乎情况并非如此，当我从networkx尝试PageRank但我不知道为什么。 >>> from networkx import nx >>> DG = nx.DiGraph（） >>> DG.
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