jupyter中画最大生成树的代码

在Jupyter中，你可以使用Python编程语言和一些三方库来画最大生成树。下面是一个使用NetworkX库和Matplotlib库的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 添加图的边和权重
G.add_edge('A', 'B', weight=4)
G.add_edge('B', 'C', weight=8)
G.add_edge('C', 'D', weight=7)
G.add_edge('D', 'E', weight=9)
G.add_edge('E', 'F', weight=10)
G.add_edge('F', 'G', weight=2)
G.add_edge('G', 'H', weight=1)
G.add_edge('H', 'A', weight=8)
G.add_edge('B', 'H', weight=11)
G.add_edge('H', 'I', weight=7)
G.add_edge('I', 'C', weight=2)
G.add_edge('I', 'G', weight=6)
G.add_edge('C', 'F', weight=4)
G.add_edge('D', 'F', weight=14)

# 计算最大生成树
T = nx.maximum_spanning_tree(G)

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)  # 设置节点位置
nx.draw_networkx(G, pos=pos, with_labels=True, node_color='lightblue')  # 绘制原始图
nx.draw_networkx_edges(T, pos=pos, edge_color='red')  # 绘制最大生成树的边
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')  # 获取边的权重
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=pos, edge_labels=edge_labels)  # 绘制边的权重
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()  # 显示图形

这段代码首先创建了一个空的无向图，并添加了图的边和权重。然后使用`nx.maximum_spanning_tree()`函数计算最大生成树。最后使用`nx.draw_networkx()`函数绘制原始图，使用`nx.draw_networkx_edges()`函数绘制最大生成树的边，并使用`nx.draw_networkx_edge_labels()`函数绘制边的权重。最后调用`plt.show()`函数显示图形。