G.add_edges_from(graph) 构建图后用字典形式展示 字典格式为:{节点: [连接的节点],……}
时间: 2024-02-20 12:59:45 浏览: 19
如果使用 NetworkX 库构建图,可以使用 `nx.to_dict_of_lists(G)` 方法将图转换为字典形式展示。其中 `G` 为构建好的图对象。
示例代码:
```python
import networkx as nx
# 构建图
G = nx.Graph()
graph = [(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)]
G.add_edges_from(graph)
# 将图转换为字典形式展示
graph_dict = nx.to_dict_of_lists(G)
print(graph_dict)
```
输出结果:
```
{1: [2], 2: [1, 3], 3: [2, 4], 4: [3, 5], 5: [4]}
```
其中,字典的 key 代表节点,value 为与之相邻的节点列表。例如,节点 2 与节点 1 和节点 3 相邻,因此字典中 key 为 2 的 value 列表为 [1, 3]。
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G.add_edges_from(graph) 构建图后用字典形式展示
你可以使用 `nx.to_dict_of_dicts(G)` 方法将 NetworkX 图对象 G 转换成一个嵌套字典的形式,其中外层字典的键是每个节点的标识符,对应的值是一个字典,表示该节点与其它节点之间的边。具体实现代码如下:
```python
import networkx as nx
# 构建一个图对象 G
graph = [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]
G = nx.Graph()
G.add_edges_from(graph)
# 将图对象 G 转换成嵌套字典的形式
graph_dict = nx.to_dict_of_dicts(G)
print(graph_dict)
```
输出结果为:
```
{1: {2: {}}, 2: {1: {}, 3: {}}, 3: {2: {}, 4: {}}, 4: {3: {}}}
```
其中 `{2: {}}` 表示节点 1 与节点 2 之间有一条无权无向边,`{1: {}, 3: {}}` 表示节点 2 与节点 1、3 之间各有一条无权无向边,以此类推。
graph = nx.DiGraph() graph.add_nodes_from(example.dominoModules[i].nodes()) graph.add_edges_from(example.dominoModules[i].edges()) pos = nx.spring_layout(graph) plt.title(f'Bayesian Network Based On {example.dominoModules[i].get_roots()[0]}') nx.draw(graph, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=2000, edge_color='gray', arrows=True) plt.show()这样绘制的贝叶斯网络图形很乱怎么调整
如果使用`nx.spring_layout()`布局绘制的贝叶斯网络图形很乱,可以尝试使用其他布局算法或进行一些调整来改善图形的可读性。下面是一些可能的解决方法:
1. 更换布局算法:`networkx`库提供了多种布局算法可供选择。除了`spring_layout`,还可以尝试使用其他布局算法,如`circular_layout`、`shell_layout`、`kamada_kawai_layout`等。不同的布局算法适用于不同类型的图形,您可以尝试多种算法以找到适合您的贝叶斯网络的最佳布局。
2. 调整节点位置:使用`pos`参数手动调整节点的位置,可以将节点移动到更合适的位置。您可以通过修改`pos`字典中节点的坐标来实现。尝试手动调整根节点和一级节点的位置,以使它们更接近您想要的布局效果。
3. 缩小节点尺寸:节点的尺寸可能会影响整体图形的可读性。尝试减小节点的大小,以便更多节点能够在有限的绘图空间内展示。
4. 调整边的样式:通过调整边的样式,如颜色、线型、箭头等,可以使图形更易于理解。您可以使用`edge_color`、`linewidths`、`arrows`等参数来调整边的样式。
5. 分层绘制:如果贝叶斯网络具有明显的层次结构,您可以尝试按层次绘制节点,以使图形更有结构感。可以使用`networkx`库中的`bipartite_layout`或`multipartite_layout`函数来实现分层绘制。
通过尝试上述方法,您应该能够改善贝叶斯网络图形的可读性。根据贝叶斯网络的特点和数据集的复杂性,可能需要多次调整布局和样式才能达到最佳效果。