G=nx.Graph G.add_weighted_edges_from(edges)

这是一个Python中使用NetworkX库创建一个无向图G，并添加带权边的语句。其中，Graph()是NetworkX库中创建图的基本函数之一，用于创建一个空的图。G.add_weighted_edges_from(edges)则是使用NetworkX库中的函数将带权边添加到图G中。其中，edges应该是一个包含带权边信息的列表，可以使用类似 [(u, v, weight), (x, y, weight), ...] 的形式来表示。这个函数会将所有的带权边添加到图G中，如果节点不存在，则会自动添加该节点。

相关问题

def minimum_cost_network(n,roads): G = nx.Graph() G.add_nodes_from(range(1,n+1)) G.add_weighted_edges_from(roads) min_tree = nx.minimum_spanning_tree(G) min_cost = sum(data["weight"] for u, v, data in min_tree.edges(data = True)) return min_cost

这是一个 Python 函数，它的作用是计算一个无向连通图的最小生成树的边权和。具体来说，它接受两个参数：一个整数 n 表示图中节点的数量，和一个包含 n-1 个元素的列表 roads，其中每个元素是一个三元组 (u, v, w)，表示一条从节点 u 到节点 v 的有向边，边权为 w。函数使用 NetworkX 库构建了一个图对象 G，然后调用 NetworkX 库提供的 minimum_spanning_tree 函数计算最小生成树 min_tree，最后将 min_tree 的所有边的权值相加得到最小生成树的边权和 min_cost，然后将其返回。

G=nx.Graph() G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5),(0,2,1.5)]) As=nx.adjacency_matrix(G) print(As.todense())将有向图可视化

在这个代码片段中，首先创建了一个名为`G`的无向图，使用`nx.Graph()`函数初始化。接着，`G.add_weighted_edges_from()`方法用于添加带权重的边，例如`(0, 1, 3.0)`表示节点0和1之间有一条权重为3.0的边。

`As = nx.adjacency_matrix(G)`这一行创建了图`G`的邻接矩阵`As`，它是表示图中各个顶点之间连接情况的矩阵，其中非零元素对应于图中的边，其值即为边的权重。

`As.todense()`则是将`As`转换为密集形式的矩阵，适合用于打印或进一步操作。

至于将这个有向图可视化，通常可以使用`nx.draw()`函数，但由于邻接矩阵是对称的，它适用于无向图，对于有向图需要稍作调整。如果你想要按照无向图的方式显示，会丢失方向信息；若想显示有向边的方向，应该先将有向图转为邻接字典或邻接列表，再传递给`nx.draw_networkx_edges()`。这里是无向化的例子：

pos = nx.spring_layout(G)  # 获取节点布局
nx.draw(G, pos, with_labels=True)  # 无向图的绘制

如果需要保留方向，你应该查看`nx.draw_networkx()`或`nx.draw_circular()`等有向图专用方法。