有向图无向图python

Python中有很多库可以用来处理有向图和无向图，其中比较常用的是networkx库。下面是一个简单的例子，展示如何使用networkx库创建有向图和无向图：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 1)])
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

# 创建无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2,3), (3, 1)])
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

上述代码中，我们首先导入了networkx库和matplotlib库。然后，我们使用`DiGraph()`函数创建了一个有向图对象`G`，使用`add_edges_from()`方法向有向图中添加了三条边。接着，我们使用`draw()`方法和`with_labels=True`参数绘制了有向图，并使用`show()`方法显示了图形。

同样地，我们使用`Graph()`函数创建了一个无向图对象`G`，使用`add_edges_from()`方法向无向图中添加了三条边。然后，我们使用`draw()`方法和`with_labels=True`参数绘制了无向图，并使用`show()`方法显示了图形。

相关问题

无向图 python

无向图是图论中的一个基本概念，它是由一组顶点和一组能够将这些顶点两两相连的边组成的。在无向图中，每条边连接两个顶点，并且不区分方向，即边 (u, v) 与边 (v, u) 是相同的。无向图可以用来表示各种实体之间的对等关系。

在Python中，可以使用多种方式来表示无向图。最简单的一种方法是使用邻接矩阵，另一种方法是使用邻接表。

1. 邻接矩阵：是一个二维数组，其中的元素表示顶点之间的连接关系。如果顶点i和顶点j之间有边相连，则矩阵的第i行第j列的元素为1（或者边的权重），否则为0。

2. 邻接表：通常用字典（或列表）来实现，字典的键是顶点，值是与该顶点相连的其他顶点的列表。

下面是一个简单的Python代码示例，使用邻接表来表示一个无向图，并实现图的创建和边的添加：

class UndirectedGraph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}  # 使用字典来存储邻接表

    def add_vertex(self, v):
        """添加顶点"""
        if v not in self.graph:
            self.graph[v] = []

    def add_edge(self, v1, v2):
        """添加边"""
        if v1 in self.graph and v2 in self.graph:
            self.graph[v1].append(v2)
            self.graph[v2].append(v1)

    def print_graph(self):
        """打印图"""
        for vertex in self.graph:
            print(f"{vertex}: {self.graph[vertex]}")

# 使用示例
ug = UndirectedGraph()
ug.add_vertex(0)
ug.add_vertex(1)
ug.add_vertex(2)
ug.add_vertex(3)

ug.add_edge(0, 1)
ug.add_edge(0, 2)
ug.add_edge(1, 2)
ug.add_edge(2, 3)

ug.print_graph()

运行上述代码后，会输出图中各个顶点及其连接的其他顶点，例如：

0: [1, 2]
1: [0, 2]
2: [0, 1, 3]
3: [2]

Python无向图转有向

在Python中，可以使用networkx库来实现无向图转有向图的操作。具体步骤如下：

1. 首先，导入networkx库：

import networkx as nx

2. 创建一个无向图：

G = nx.Graph()

3. 向无向图中添加节点和边：

G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4])
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])

4. 使用DiGraph()函数将无向图转换为有向图：

DG = G.to_directed()

5. 最后，可以使用draw()函数来可视化有向图：

nx.draw(DG, with_labels=True)