Python中怎么让有向图添加权重
时间: 2024-03-28 21:12:46 浏览: 35
可以使用字典来表示有向图以及每条边的权重。例如,以下代码展示了一个有向图,并给其中的每条边赋予了相应的权重:
```
graph = {'A': {'B': 3, 'C': 2},
'B': {'C': 1, 'D': 4},
'C': {'D': 2},
'D': {'C': 1}}
```
在这个图中,节点 A 连向节点 B 和节点 C,边 A->B 的权重为 3,边 A->C 的权重为 2,以此类推。
要在有向图中添加新的带权边,只需将新的边及其权重添加到相应的节点的字典中即可。例如,要添加从节点 A 到节点 D 的权重为 5 的边,可以这样做:
```
graph['A']['D'] = 5
```
这样,原本的有向图就变成了这样:
```
graph = {'A': {'B': 3, 'C': 2, 'D': 5},
'B': {'C': 1, 'D': 4},
'C': {'D': 2},
'D': {'C': 1}}
```
其中,新的边 A->D 的权重为 5。
相关问题
Python中怎么从excel导入数据,使之成为有向图的权重
可以使用Python中的pandas库和networkx库来完成操作。首先使用pandas库读取excel数据,然后使用networkx库创建有向图,并根据数据给图中的边赋权,最后可以使用networkx库进行可视化展示。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import networkx as nx
# 读取excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)
# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
# 给图中的边赋权
for i, row in data.iterrows():
node_from = row['node_from']
node_to = row['node_to']
weight = row['weight']
G.add_edge(node_from, node_to, weight=weight)
# 可视化展示
nx.draw(G, with_labels=True)
```
其中,`data.xlsx`是包含有向图数据的excel文件,其格式应该为:
| node_from | node_to | weight |
| --------- | ------- | ------ |
| A | B | 1 |
| B | C | 2 |
| C | D | 3 |
| ... | ... | ... |
其中,`node_from`和`node_to`分别表示边的起点和终点,`weight`表示边的权重。
加权有向图python
在 Python 中,我们可以使用第三方库 `networkx` 来处理有向图,包括加权有向图。下面是一个简单的示例代码,演示了如何创建一个有向图、添加边和权重,并使用 Dijkstra 算法找到最短路径。
```python
import networkx as nx
# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加带权边
G.add_weighted_edges_from([(1, 2, 3), (2, 3, 5), (1, 3, 7)])
# 使用 Dijkstra 算法找到最短路径
path = nx.dijkstra_path(G, 1, 3, weight='weight')
print(path)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个有向图 `G`,然后使用 `add_weighted_edges_from` 方法添加了三条带权边。每条边由源节点、目标节点和权重组成。接下来,我们使用 `nx.dijkstra_path` 方法找到了从节点 1 到节点 3 的最短路径,并将其输出到控制台。注意,我们通过 `weight='weight'` 参数指定了边的权重属性名称。
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