在Python中生成数字1-30的30个节点,并将节点按照数值大小序列,分为4个组。然后,从第一组节点中随机选择节点作为初始节点,按照顺序依次连接第2组中随机选择的节点,连接第3组中随机选择的节点,连接第4组中按顺序选择的节点,第4组全部节点依次选择依次选择完毕后结束选择,并绘制网络图
时间: 2024-04-15 08:27:47 浏览: 178
其可以直接绘制vaspkit生成的能带图,直接调用即可,可以批量生成能带图,Python源码.zip
5星 · 资源好评率100%
要在Python中生成数字1-30的30个节点,并将节点按照数值大小序列,分为4个组。然后,从第一组节点中随机选择节点作为初始节点,按照顺序依次连接第2组中随机选择的节点,连接第3组中随机选择的节点,连接第4组中按顺序选择的节点,第4组全部节点依次选择完毕后结束选择,并绘制网络图,你可以使用networkx库和matplotlib库来实现。下面是一个示例代码:
```python
import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数字1-30的列表
numbers = list(range(1, 31))
# 按照数值大小对节点进行排序
sorted_numbers = sorted(numbers)
# 将节点分为4个组
group_size = len(numbers) // 4
groups = [sorted_numbers[i:i+group_size] for i in range(0, len(numbers), group_size)]
# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加节点
for group in groups:
G.add_nodes_from(group)
# 添加边
selected_node = random.choice(groups[0])
for i in range(1, 4):
next_node = random.choice(groups[i])
G.add_edge(selected_node, next_node)
selected_node = next_node
for i in range(len(groups[3])-1):
G.add_edge(groups[3][i], groups[3][i+1])
# 绘制网络图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先生成了数字1-30的列表numbers。
然后,使用sorted()函数对numbers列表进行排序,将节点按照数值大小进行排序,并存储在sorted_numbers列表中。
接着,我们将sorted_numbers列表分为4个组,每个组包含相等数量的节点。这样就得到了一个包含4个子列表的列表groups。
然后,我们创建了一个有向图G。
使用G.add_nodes_from()方法将每个组中的节点添加到图中。
接下来,我们使用两个循环实现按照要求进行节点连接。从第一组节点中随机选择一个节点作为初始节点,然后按照顺序依次连接第二组中随机选择的节点,连接第三组中随机选择的节点。对于第四组节点,我们按照节点顺序依次连接。连接结束后,绘制网络图。
最后,使用nx.spring_layout()函数确定节点的布局,然后使用nx.draw_networkx()函数绘制网络图。设置with_labels参数为True以显示节点标签,设置node_color参数为'lightblue'以设置节点颜色,设置edge_color参数为'gray'以设置边颜色。然后使用plt.axis('off')方法关闭坐标轴,并使用plt.show()方法显示网络图。
运行这段代码后,将会绘制出一个网络图,其中节点表示数字,边表示节点之间的连接关系。节点按照数值大小进行排序,并分为4个组。从第一组节点中随机选择节点作为初始节点,按照顺序依次连接第二组中随机选择的节点,连接第三组中随机选择的节点,连接第四组中按顺序选择的节点。第四组全部节点依次选择完毕后结束选择。
阅读全文