如何在networkx图形绘制中显示周期
我有一个使用NetworkX构造的简单图形，如下所示： import networkx as nx import matplotlib.pyplot作为plt G = nx.DiGraph（） G.add_edges_from（[（0,1），（0,2），（1,1），（1,2）] ） nx.draw_networkx（G） plt.show（） 当我画了这张
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所有使用python从节点n开始的长度为L的路径
给定一个图G，一个节点n和一个长度L，我想收集所有（非循环）长度为L的路径，这些路径离开n。 非常感谢！ 解决方案 就像扩展Lance Helsten的出色答案一样： 深度限制搜索特定节点内的特定节点（称为长度L），并在发现它时停止。如果您在他的回答中查看 wiki链接中的伪代码，我会明白这一点：$ b $ b pre code DLS（节点，目标，深度）{ if（de
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使用NetworkX导出图形的布局位置
在NetworkX中生成图形的x / y布局坐标后，如何使用类似GraphML的东西将图形连同节点位置一起导出为节点定义的一部分？ 布局算法似乎没有直接注释图形？或者它们是什么？！ 解决方案 布局算法不设置节点属性（但它们应该）。以下是如何设置属性： In [1]：import networkx as nx In [2]：G = nx.path_graph（4）
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向networkx中的边添加新属性
我有什么：在networkx whit节点导入的图G，以及由gml文件加载的egdes。 问题：如何向所选边缘添加新属性E. 我想要做什么：我想要为我的图形的特定边E添加新的属性“类型”。注意：这个边缘E不存在属性'type'。 我读了很多互联网和这里提出的解决方案，但是这些解决方案都没有解决我的问题。 其实我的代码是： pre $ g $edge.gif [id_sou
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根据节点值为networkx中的节点绘制不同的颜色
我有一个节点和有向边的大图。此外，我还为每个节点分配了一个值列表。 现在我想根据节点值更改每个节点的颜色。因此，例如，绘制具有非常高红色值的节点和具有低值蓝色（类似于热图）的节点。这在某种程度上很容易实现吗？如果没有networkx，我也可以在Python中打开其他库。 解决方案 import networkx as nx import numpy as np import
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如何在Python中使用networkx绘制有向图？
我有一些节点来自我想要映射到图形的脚本。在下面，我想使用箭头从A到D，并且可能在（红色或某物）中也有着色边缘。 这基本上就是当所有其他节点都存在时从A到D的路径。您可以将每个节点想象为城市，从A到D旅行需要方向（带箭头）。 下面的代码构建图表 import networkx as nx import numpy as np import matplotlib.pyplot as
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什么可能导致NetworkX& PyGraphViz能够单独工作，但不能在一起工作？
我正在学习一些Python图形可视化。我发现一些博客文章在一些 东西我想试试。不幸的是，我没有太多，遇到这个错误： AttributeError：'module'object has no attribute'graphviz_layout' 在我的系统上，重现错误的最简单的代码片段就是这样， In [1]：import networkx as nx In [2]：G = nx.
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在networkx中编码
导入networkx为nx G = nx.Graph（） s =“СукупністьЇЄ” G.add_node（s.decode（'utf-8'）） nx.draw_graphviz（G ） 我正在获得 追溯（最近的最后一次呼叫）： 文件“”，第1行， 文件“/Library/Python/2.7/site-packa
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Python：常规网络的边长分布
我正在使用 NxN 常规网络，我想绘制其边缘长度分布。 这是我如何生成网络： import networkx as nx import matplotlib.pyplot作为pt N = 30＃可以更改 G = nx.grid_2d_graph（N，N） pos = dict（（n，n））在G.nodes（）中的n） labels = dict（（i，j），i +（N
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将元组的字典转换为数字矩阵
我有一个非常大的字典包含元组作为键和它们的值。这个字典应该用一个字共现向量来代表一个邻接矩阵，例如“工作”出现在“经验”16次，“工作”出现在“服务”15次之后。这是否是首选的存储方法是另一个问题（拥有大量数据，嵌套字典成为遍历的噩梦），但它现在只是我所拥有的。 频率：{ （“工作”，“体验”）：16， '，'services'）：25， （'must'，'services'）：15， （
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错误“ 'dict'对象没有属性'iteritems'当尝试使用NetworkX的write_shp（）
我试图使用NetworkX来读取Shapefile，并使用函数write_shp（）来生成包含节点和边的Shapefile（下面这个例子 - https://networkx.github.io/documentation/latest/reference/readwrite.nx_shp.html ），但是当我尝试运行代码它给我以下错误： 追溯（最近的最后一次呼叫）：文件 “C：/ Use
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从python数据框的列构造二分图
我有一个包含三列的数据框。 data ['subdomain']，data ['domain']，data ['IP'] 我想为subdomain的每个元素建立一个二分图， 对应于同一个域，权重为 对应的次数。 例如我的数据可能是： subdomain，domain，IP test1，example.org，10.20.30.40 someth
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转换tsv文件，所以我可以使用它的节点和边缘在python
我有这个tsv文件我想读取和以某种方式计数一个路径中的节点数量 这是tsv文件的部分如何看起来像： / p> 6a3701d319fc3754 1297740409 166 14th_century; 15th_century; 16th_century; Pacific_Ocean; Atlantic_Ocean; Accra; Africa; Atlantic_slave_tra
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从具有行和列标题的csv文件读取networkx图
我有一个CSV文件，表示图形的邻接矩阵。然而，文件具有作为第一行的节点的标签，并且作为第一列也是节点的标签。我如何读取这个文件到 networkx 图形对象？有没有一个整洁的pythonic的方式来做它没有黑客？ 我的试用到目前为止： x = np.loadtxt 'file.mtx'，delimiter ='\t'，dtype = np.str） row_headers = x
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无法在Python中的networkx中加载一个简单的csv
我是Python的一个完全noobie，我想使用networkx软件包学习一个数据集。我不明白这里有什么错误： 我有一个csv，看起来像这样（提取）： ['152027'，'-6167'] ['152027'，'-4982'] ['152027'，'-3810'] ['152027'，'-2288'] ['152027'，'-1253'] ['152100'，'-
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如何停止`colorbar`重塑`networkx`情节？ （Python 3）
我正在尝试更改 networkx 图上的 colorbar 当我在其中添加 colorbar 时，该栏会变得非常宽，也会剔除我原来的 networkx ）。 如何使我的 colorbar 更薄，而不是改变原来的 图？ 我的代码下面有 colorbar href =“http://stackoverflow.com/users/5285918/lanery”> http://stacko
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python - networkx - 使用两个列表图形不同的彩色节点
我刚接触networkx，需要一些帮助。我先前曾搜寻过，无法解决我的问题。我有一个networkx graphviz图像，我使用列表作为输入的节点和一个两列文件的边缘。第二个文件包含来自第一个列表的项，以及对应于节点大小的值。我有另一个文件，其中包含在原始列表中的项目，我需要这些相同的项目，以显示另一种颜色，而不改变图形的布局或结构。 以下是我测试的一些代码： import sys
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网络动画生长的NetworkX和Matplotlib
我想那个动画随时间增长曲线。 这是我迄今为止： 图= plt.figure（） IMS = [] 图= nx.Graph（） 在我的范围（50）： // code修改图 nx.draw（图，POS = nx.get_node_attributes（图'位置'）） IM = plt.draw（） self.ims.append（[IM]） ANI = animat
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寻找两个节点之间的最有效的路径在一个区间图
我有时间的数据： A =（0.50） B =（20500） C =（80420） .... 和意识到，有一个与此数据的关联图，区间图表 我想找到最有效的路径从A到G（假设我知道所有的积极顶点权重，WA，WB，WC ......的）。我要开始在A和去G，所以最小生成树必须在这些点之间的约束。一个在我们的应用程序的限制是处开始和结束的时间间隔于G1必须全额（无间隙）被覆盖。
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NetworkX多向图可能吗？
我有哪些，我试图找出最佳的图形重新presentation网络。我不是图理论家，而是一位生物学家，所以请原谅我缺乏技术性这里。 目前，网络可以被认为是如下：“n”个层的网络，每一层保持一组不同的节点之间的边缘。每个边缘被导向，并具有与之相关联的概率，但概率属性之前不使用后。每一层都被存储为一个单独的图形，为CSV文件，在邻接表重新presentation。 使用邻接表重新presentatio
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