NetworkX源代码仓库最新版：DataXujing-networkx-478bf09

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资源摘要信息:"NetworkX是Python编程语言的一个开源库，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态以及功能。该库提供了丰富的数据结构和方法来表示和操作图形网络，同时也支持对网络进行多方面的分析，如最短路径、连通性、度分布、中心性分析等。NetworkX具有良好的文档和强大的社区支持，是图论和网络分析领域中广泛使用的工具之一。" ### NetworkX库概述 NetworkX是一个用Python编写的软件包，它提供了一套丰富的网络数据结构，可以用于创建无向图、有向图、多图等，并且能够对这些结构进行各种操作。由于其易于使用和灵活的特性，NetworkX被广泛应用于研究、教育和工业界的复杂网络分析。 ### 核心功能 - **图的创建与表示**：支持多种类型的图，包括无向图、有向图、多重图等。 - **节点和边的操作**：能够添加、删除节点和边，获取节点和边的属性。 - **图的算法**：实现了众多图论算法，比如最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall等）、连通性算法（Tarjan、Kosaraju等）、网络流算法等。 - **图形绘制**：通过集成Matplotlib，可以绘制图形的结构。 - **数据输入输出**：提供了多种格式的数据输入输出支持，包括JSON、GML、GraphML、GraphViz等。 ### 应用场景 NetworkX在多个领域都有应用，包括但不限于： - **社会网络分析**：用于分析人际关系、社区结构等。 - **生物信息学**：在基因网络、蛋白质网络等生物网络分析中发挥作用。 - **互联网技术**：用于网络拓扑结构分析、路由算法设计等。 - **交通网络**：可以用来分析交通流量、优化路线等。 ### 开源特性 作为开源项目，NetworkX不仅拥有活跃的开发社区，还允许用户自由地使用、修改和分发代码。这使得NetworkX在不断地改进和成长中，能够及时吸收社区的反馈和最新的研究成果。 ### 压缩包文件分析 从提供的压缩包文件名称"DataXujing-networkx-478bf09"中，我们可以推断出几个可能的知识点： - **DataXujing**：可能是与该压缩包相关的个人或组织的名字。 - **networkx**：明确指出了压缩包内容与NetworkX相关。 - **478bf09**：可能是版本号、提交哈希或者特定的标识符，表明这是NetworkX库的一个版本或者是某个开发过程中的特定提交。 ### 注意事项 在使用NetworkX时，需要注意的是，它依赖于其他Python库，如Matplotlib（用于绘图）、NumPy（用于数值计算）。因此，安装NetworkX之前，需要确保这些依赖库已经正确安装在系统中。 ### 结语 总的来说，NetworkX是复杂网络分析领域中不可或缺的工具之一，无论是对于研究者还是工程师来说，它都是一个强大的助手。它不仅提供了丰富的功能来处理图形网络，还提供了扩展性以应对更复杂的分析需求。随着开源社区的不断贡献，NetworkX将继续在图论和网络分析领域发挥重要的作用。

PyPI 官网下载 | dwave_networkx-0.6.6.tar.gz

2022-01-11 上传
**PyPI官网下载 dwave_networkx-0.6.6.tar.gz** 在Python的世界里，PyPI（Python Package Index）是官方的第三方软件包仓库，它为开发者提供了一个平台来发布他们的Python模块，同时为使用者提供了方便的一站式下载...

PyPI 官网下载 | dwave_networkx-0.6.9.tar.gz

2022-01-11 上传
资源来自pypi官网。 资源全名：dwave_networkx-0.6.9.tar.gz

g3_networkx.github.io

2021-03-17 上传
《g3_networkx.github.io——探索JavaScript在网络图分析中的应用》 网络图，作为一种数据结构，广泛应用于社交网络、信息网络、生物网络等各个领域。在JavaScript的世界里，`g3_networkx.github.io` 提供了一个...

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='lightblue', node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='gray', arrows=True) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=10, font_family='SimHei')#防止中文乱码 plt.show()

2023-04-23 上传
这是一段 Python 代码，使用 NetworkX 库来画图。代码中使用了三个函数： 1. `nx.draw_networkx_nodes` 用于画节点，其中 `G` 是图对象，`pos` 是节点的位值，`node_color` 是节点的颜色，`node_size` 是节点的大小...

import matplotlib.pyplot as plt# 将图形绘制成一个圆形布局pos = nx.circular_layout(G)# 绘制图形的节点和边nx.draw_networkx_nodes(G, pos)nx.draw_networkx_edges(G, pos)# 添加节点标签node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)# 添加边权重标签edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)# 显示图形plt.show() 修改代码，将图形绘制成一个矩形布局

2023-06-05 上传
import networkx as nx # 创建一个图形对象 G = nx.Graph() # 添加节点和边 G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]) # 生成矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, ...

修改代码，将图形绘制成一个矩形布局：import matplotlib.pyplot as plt# 将图形绘制成一个圆形布局pos = nx.circular_layout(G)# 绘制图形的节点和边nx.draw_networkx_nodes(G, pos)nx.draw_networkx_edges(G, pos)# 添加节点标签node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)# 添加边权重标签edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)# 显示图形plt.show()

2023-06-05 上传
import networkx as nx # 创建一个图形对象 G = nx.Graph() # 添加节点和边 G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]) # 生成矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, ...

import matplotlib.pyplot as plt # 将图形绘制成一个矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) # 绘制图形的节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) # 添加节点标签 node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) # 添加边权重标签 edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)} nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels) # 显示图形 plt.show() 修改代码，将图的标题改为“网络图”

2023-06-08 上传
nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) edge_labels = {(u, v): str(d['...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # create graph object G = nx.Graph() # add nodes G.add_node('A') G.add_node('B') G.add_node('C') G.add_node('D') # add edges with weights G.add_edge('A', 'B', weight=5) G.add_edge('A', 'C', weight=7) G.add_edge('B', 'D', weight=6) G.add_edge('C', 'D', weight=3) # define node positions (optional) pos = {'A': (0, 0), 'B': (1, 1), 'C': (-1, 1), 'D': (0, 2)} # draw nodes and edges with labels nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.axis('off') plt.show()

2023-06-07 上传
然后我们使用`nx.draw_networkx_nodes`、`nx.draw_networkx_edges`和`nx.draw_networkx_labels`这三个函数来绘制节点和边，并使用`nx.get_edge_attributes`获取边的权重。最后，我们使用`nx.draw_networkx_edge_...

import community G = nx.karate_club_graph() partition = community.best_partition(G) pos = nx.spring_layout(G) plt.figure(figsize=(12,12)) plt.axis('off') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values())) nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

2023-06-03 上传
这段代码使用了`python-louvain`库中的`community.best_partition`函数来对Karate Club图进行社区检测，并使用`NetworkX`库和`Matplotlib`库来可视化结果。 具体步骤如下： 1. 导入所需的模块。 ``` import ...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加状态节点 G.add_node('q0') G.add_node('q1') G.add_node('q2') G.add_node('q3') # 添加起始状态 G.add_edge('', 'q0') # 添加终止状态 G.add_edge('q2', '') # 添加转移边 G.add_edge('q0', 'q1', label='a') G.add_edge('q0', 'q3', label='b') G.add_edge('q1', 'q2', label='a') G.add_edge('q1', 'q3', label='b') G.add_edge('q2', 'q2', label='a') G.add_edge('q2', 'q2', label='b') G.add_edge('q3', 'q2', label='a') G.add_edge('q3', 'q3', label='b') # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, font_size=14, edge_labels={(u, v): d['label'] for u, v, d in G.edges(data=True)}) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=18, font_family='sans-serif') plt.axis('off') plt.show()

2023-06-02 上传
在绘制图形的过程中，使用spring_layout函数为每个节点指定位置，使用draw_networkx_nodes和draw_networkx_edges函数绘制节点和边，使用draw_networkx_edge_labels函数为每条边添加标签，使用draw_networkx_labels...
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