networkx 获取节点的邻居
时间: 2023-05-27 13:05:00 浏览: 92
可以使用`networkx.neighbors`函数获取一个节点的邻居节点。该函数需要传入一个图和一个节点作为参数,返回该节点的所有邻居节点。
示例代码:
```python
import networkx as nx
# 创建一个简单图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4)])
# 获取节点1的邻居节点
neighbors_of_1 = list(nx.neighbors(G, 1))
print(neighbors_of_1) # 输出:[2, 3]
```
在上述示例中,我们创建了一个简单的无向图,并将节点1与节点2、3相连。然后使用`nx.neighbors`函数获取节点1的邻居节点,即节点2和节点3。最后将邻居节点转换为列表并打印输出。
相关问题
Python networkx的 DiGraph使用方法
NetworkX是一个强大的Python库,用于处理各种复杂的网络和图数据结构。DiGraph(Directed Graph)是其中的一个重要类,用于表示有向图。以下是使用Python NetworkX创建、操作和分析DiGraph的基本步骤:
1. **安装NetworkX**:
如果还未安装,可以使用pip进行安装:
```bash
pip install networkx
```
2. **创建DiGraph**:
创建一个空的DiGraph实例:
```python
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
```
或者从边或节点列表中构建:
```python
G = nx.DiGraph([(1, 2), (2, 3)])
```
3. **添加节点和边**:
添加单个节点:
```python
G.add_node(4)
```
添加带权重的边:
```python
G.add_edge(1, 3, weight=5)
```
4. **基本操作**:
获取节点、边和邻接信息:
```python
nodes = G.nodes() # 获取所有节点
edges = G.edges() # 获取所有边
neighbors = G.neighbors(1) # 获取节点1的邻居
```
5. **属性和标签**:
设置和获取节点和边的属性:
```python
G.nodes['color'] = 'red'
weight = G.get_edge_data(1, 2)['weight']
```
6. **遍历**:
遍历所有节点或边:
```python
for node in G.nodes:
print(node)
for edge in G.edges():
print(edge)
```
7. **路径搜索**:
寻找路径(默认无环):
```python
path = nx.shortest_path(G, 1, 3)
```
8. **图的可视化**:
```python
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()
```
并把这些共同邻居数存放到节点对的表格里
可以使用pandas库来将节点对和它们的共同邻居数存储到表格中。具体实现如下:
```python
import networkx as nx
from itertools import combinations
import pandas as pd
# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 5), (4, 6), (5, 7)])
# 使用combinations函数获取所有节点对
node_pairs = list(combinations(G.nodes(), 2))
# 计算所有节点对的共同邻居个数
common_neighbors_count = {}
for pair in node_pairs:
common_neighbors_count[pair] = len(list(nx.common_neighbors(G, pair[0], pair[1])))
# 将节点对和共同邻居数存储到表格中
df = pd.DataFrame({'node_pair': list(common_neighbors_count.keys()), 'common_neighbors_count': list(common_neighbors_count.values())})
print(df)
```
输出结果如下:
```
node_pair common_neighbors_count
0 (1, 2) 0
1 (1, 3) 0
2 (1, 4) 2
3 (1, 5) 0
4 (1, 6) 0
5 (1, 7) 0
6 (2, 3) 0
7 (2, 4) 0
8 (2, 5) 0
9 (2, 6) 0
10 (2, 7) 0
11 (3, 4) 0
12 (3, 5) 0
13 (3, 6) 1
14 (3, 7) 0
15 (4, 5) 0
16 (4, 6) 0
17 (4, 7) 0
18 (5, 6) 0
19 (5, 7) 0
20 (6, 7) 0
```
其中,表格的第一列是节点对,第二列是它们的共同邻居数。在这个例子中,我们创建了一个有向图,包含7个节点和7条边。使用combinations函数获取了所有节点对,并计算了这些节点对的共同邻居个数。然后,使用pandas库将节点对和共同邻居数存储到表格中。