已知距离矩阵,怎么制定特定的点,以距离为权,用graph画出图论
时间: 2023-06-24 15:08:40 浏览: 46
首先,你需要将距离矩阵转化为邻接矩阵,即将距离转化为权值。对于距离矩阵中的每个元素,如果两个点之间有连边,则将邻接矩阵中对应的元素赋值为该距离值,否则赋值为无穷大。
接下来,你可以使用图论库(如NetworkX)来根据邻接矩阵绘制图形。具体步骤如下:
1. 导入图论库和相关库:
```
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 创建一个空的有向图:
```
G = nx.DiGraph()
```
3. 添加节点:
```
for i in range(n): # n为节点数
G.add_node(i)
```
4. 添加边(根据邻接矩阵):
```
for i in range(n):
for j in range(n):
if adj_matrix[i][j] != float('inf'): # float('inf')表示无穷大
G.add_edge(i, j, weight=adj_matrix[i][j])
```
5. 绘制图形:
```
pos = nx.spring_layout(G) # 选择布局方式
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
plt.show()
```
其中,`spring_layout`是一种常用的布局方式,可以使得图形更加美观。`draw_networkx_nodes`、`draw_networkx_edges`和`draw_networkx_labels`分别绘制节点、边和标签。`get_edge_attributes`可以获取边的权值,`draw_networkx_edge_labels`绘制边的权值。最后使用`plt.show()`展示图形即可。