如何通过txt文档格式，对networkx作为输入，边带权重

可以使用Python中的`read_edgelist`函数从txt文件中读取带权重的边列表。该函数可以将txt文件中的每一行解释为一个边，其中第一列是源节点，第二列是目标节点，第三列是边的权重。

以下是一个示例代码：

import networkx as nx

# 从文件中读取边列表
with open('edges.txt', 'r') as f:
    edges = [tuple(map(int, line.strip().split())) for line in f]

# 创建有权图
G = nx.Graph()

# 添加边
for edge in edges:
    G.add_edge(edge[0], edge[1], weight=edge[2])

# 打印图的边与权重
for u, v, weight in G.edges.data('weight'):
    print(f'({u}, {v}) - {weight}')

假设文件`edges.txt`包含以下内容：

1 2 3
1 3 4
2 3 1

运行上述代码将输出：

(1, 2) - 3
(1, 3) - 4
(2, 3) - 1

其中每一行表示一条边，第一列是源节点，第二列是目标节点，第三列是边的权重。代码利用`map`函数将每行转换为一个整数元组，并使用`add_edge`方法将带权重的边添加到图中。最后，使用`edges.data`方法打印图的边与权重。

相关问题

要求节点信息与路径权重从文本读取

在处理节点信息和路径权重时，特别是在从文本文件中读取数据的情况下，通常需要先定义一个解析规则。假设您的输入文本文件是以某种特定格式（如CSV、TSV、JSON等）存储的，下面是一个通用的步骤：

1. **确定文件格式**：
- CSV/TXT：每行代表一条路径，列分别对应起始节点、结束节点和权重。
- JSON：每个对象可能有一个键值对列表，其中包含“nodes”和“weights”，或者直接存储路径及其权重。
- XML/HTML：可能需要解析标签结构来提取节点和权重。

2. **读取文件**：
- 使用Python内置的`open()`函数打开文件，然后选择相应的读取模式（如`'r'`）。
- 对于CSV/TXT，可以使用`csv.reader`或简单的字符串分割。
- 对于JSON，可以使用`json.load()`。
- 对于XML，使用`xml.etree.ElementTree`模块。

3. **解析数据**：
- CSV/TXT：遍历每一行，把节点和权重作为字符串分开，转换成数字类型。
- JSON：解析每个对象，提取`nodes`和`weights`属性。
- XML：解析元素的子元素和属性，提取节点和对应的权重。

4. **创建图数据结构**：
- 创建一个字典或图（如`networkx`库的`Graph`），节点是键，边是连接两个节点的键对，权重作为值存储。

以下是一个简单的CSV文件读取示例（假设格式是 `node1,node2,weight`）：

import csv

def read_data_from_csv(filename):
    data = {}
    with open(filename, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file, delimiter=',')
        next(reader)  # skip header row if any
        for row in reader:
            source, target, weight = row
            if source not in data:
                data[source] = []
            data[source].append((target, int(weight)))
    return data

# 使用示例：
path_weights = read_data_from_csv('path_weights.csv')

对于其他格式，你需要相应地调整代码。如果你有任何特定的格式或遇到问题，可以告诉我。

python实现：读取表格中各条边的编号、尾节点、头节点、长度、容量，计算所有顶点对之间的最短路长度，并采用合适的图表形式予以表达，将输出结果写入一个新的csv文件中

好的，我可以为您提供Python代码来完成这个任务。首先，我们需要使用Python的pandas库来读取表格数据，然后使用networkx库来构建图形并计算最短路径。最后，我们将使用matplotlib库来绘制图表并将结果写入新的CSV文件中。

以下是实现这个任务的代码示例：

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取表格数据
df = pd.read_csv('input.csv')

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加边和权重
for i, row in df.iterrows():
    G.add_edge(row['tail'], row['head'], weight=row['length'])

# 计算所有节点对之间的最短路径
all_pairs_shortest_path = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

# 将结果写入新的CSV文件中
with open('output.csv', 'w') as f:
    f.write('tail,head,shortest_path_length\n')
    for tail, paths in all_pairs_shortest_path.items():
        for head, shortest_path_length in paths.items():
            f.write(f'{tail},{head},{shortest_path_length}\n')

# 绘制图表
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=nx.get_edge_attributes(G, 'weight'))
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用pandas库从CSV文件中读取表格数据，然后使用networkx库创建有向图并添加边和权重。接下来，我们使用networkx库计算所有节点对之间的最短路径，并将结果写入新的CSV文件中。最后，我们使用matplotlib库绘制图表并将其显示出来。

请注意，该示例假定输入CSV文件具有以下列：tail、head、length、capacity。如果您的CSV文件具有不同的列，请相应地更改代码。