networkx如何输出图的节点数和连边数
时间: 2024-05-30 08:13:07 浏览: 8
您好!关于您的问题,您可以使用networkx库中的函数来输出图的节点数和连边数。具体的操作如下:
1. 首先导入networkx库:
import networkx as nx
2. 通过网络创建一个图:
G = nx.Graph()
3. 向图中添加节点和边:
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1,2)
4. 输出图的节点数和连边数:
print("节点数:", G.number_of_nodes())
print("连边数:", G.number_of_edges())
通过以上的操作,您就可以输出图的节点数和连边数了。希望对您有帮助!
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生成固定节点和固定边数的ba网络
Barabási–Albert (BA) 模型是一种用于生成无标度网络的算法。该模型在网络科学中非常流行,因为它能够生成具有幂律度数分布的网络。以下是使用 BA 模型生成固定节点和固定边数的网络的步骤:
1. 初始化网络:生成 m0 个节点并随机连接它们。
2. 添加节点:在每次迭代中,添加一个新节点,并将其连接到与之前节点的度数成正比的 m 条边上。这就是 BA 模型的核心思想——富者愈富。
3. 重复步骤 2 直到网络达到所需的节点数。
下面是 Python 代码示例:
```python
import networkx as nx
import random
# 设置参数
n = 100 # 节点数
m = 3 # 每个新节点要连接的边数
m0 = 5 # 初始节点数
# 初始化网络
G = nx.complete_graph(m0)
# 添加节点
for i in range(m0, n):
# 计算每个节点的度数
degrees = [G.degree(j) for j in range(i)]
# 计算度数分布的概率
probabilities = [degree / sum(degrees) for degree in degrees]
# 选择 m 条边
targets = random.choices(range(i), weights=probabilities, k=m)
# 添加新节点并连接
G.add_node(i)
for target in targets:
G.add_edge(i, target)
# 打印节点度数分布
print(dict(G.degree()).values())
```
该代码将生成包含 100 个节点和 297 条边的 BA 网络,并输出节点度数分布。您可以根据需要修改参数来生成不同大小的网络。
networkx如何将字符型节点名称改为数字
节点名称可以通过networkx中的字典数据结构进行映射,将字符型节点名称映射为数字。具体实现方法如下:
1. 创建一个空字典,用于存储节点名称和对应的数字。
2. 遍历节点列表,将每个节点名称作为字典的键,将其对应的数字作为字典的值,添加到字典中。
3. 使用networkx中的relabel_nodes函数,将原始图中的节点名称替换为对应的数字。
示例代码如下:
import networkx as nx
# 创建一个图
G = nx.Graph()
# 添加节点
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')
# 添加边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'A')
# 创建一个空字典
mapping = {}
# 遍历节点列表,将每个节点名称作为字典的键,将其对应的数字作为字典的值,添加到字典中
for i, node in enumerate(G.nodes()):
mapping[node] = i
# 使用relabel_nodes函数,将原始图中的节点名称替换为对应的数字
H = nx.relabel_nodes(G, mapping)
# 打印替换后的节点列表
print(list(H.nodes())) # 输出 [0, 1, 2]
注意:以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整。
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