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不用某度、某德个性地图编辑器，用Python几行代码绘制任何地区的风格化城市肌理

，建立在 GeoPandas、NetworkX 和 matplotlib 之上，可以调用 OpenStreetMap 的 地图数据，所以不限调用数据大小、次数限制就可以获取包括道路、建筑物、附属设施等地图数据...，可以进行拓扑和空间分析，计算并可视化最短路径，绘制交通等时圈图；并且可以导出为shapefile、GeoPackages等格式，实现与Arcgis等软件的交互。...今天仅用来介绍关于绘制地图图底的功能。...首先我们需要配置python环境，通过Anaconda配置其实非常简单： --OSMnx环境配置： 利用清华大学开源软件镜像站下载conda安装包，安装好之后修改默认仓库为镜像源仓库。...生成城市肌理图片 # 导入库 import osmnx as ox from IPython.display import Image %matplotlib inline # 可选，储存图片路径 img_folder

20010

加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树

上一篇：加权无向图的实现 加权无向图----Prim算法实现最小生成树 数据结构： 用一条优先队列将边按照权重从小到大排序 用union-find数据结构来识别会形成环的边 用一条队列来保存最小生成树的所有边...Kruskal算法的计算一个含V个顶点和E条边的连通加权无向图的最小生成树所需空间与E成正比，所需时间与ElogE成正比（最坏情况）。...方法：将边都添加进最小优先权队列中，每次从中取出最小的边，检查会不会与已经选出的边构成环（使用union-find算法），如果构成环，则弃掉这条边，否则将这条边加入最小生成树队列。...public class KruskalMST { private Queue mst; //用来保存最小代价生成树的队列 public KruskalMST(EdgeWeightedGraph

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加权无向图----Prim算法实现最小生成树

上一篇：加权无向图的实现 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树 图的生成树是它的一棵含有其所有顶点的无环连通子图，加权图的最小生成树（MST）是它的一棵权值最小的生成树。...切分：图的一种切分是将图的所有顶点分为两个非空且不重合的两个集合。横切边是一条连接两个属于不同集合的顶点的边。 切分定理：在一幅加权图中，给定任意的切分，它横切边中权重最小者必然属于图的最小生成树。...切分定理是解决最小生成树问题的所有算法的基础。  Prim算法能够得到任意加权连通无向图的最小生成树。...数据结构设计： 采用一个布尔数组marked[]来记录顶点是否在树中，如果顶点v在，则marked[v]为true。 使用一条优先权队列来保存所有的横切边。 使用一条队列保存最小生成树的边。...mst; } } Prim算法的延时实现计算一个含V个顶点和E条边的连通加权无向图的最小生成树所需空间与E成正比，所需时间与ElogE成正比（最坏情况）。

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基于NetworkX构建复杂网络的应用案例

文章目录 基于NetworkX构建复杂网络的应用案例 本文内容 1.安装networkx以及校园拓扑图构建 1.1networkx安装 1.2校园拓扑结构绘制 2.复杂网络绘制，并指定筛选算法 2.1生成复杂的网络拓扑节点...,同时添加权重 2.2对节点的出度分布进行分析 2.3通过边的权重绘制不同样式的图，实现对图中节点和边的选择 3.总结 基于NetworkX构建复杂网络的应用案例 本文内容 本文主要包含两个部分： 1...完成复杂网络拓扑图边的生成。...同时给网络拓扑图添加权重节点，生成带权重的复杂网络拓扑图。生成拓扑图后，对节点的出度进行直方图分析，分析其均值mu和方程sigma。然后可以根据传入的边的权重，绘制不同的边的显示样式。...-1 网络拓扑图 2.复杂网络绘制，并指定筛选算法 2.1生成复杂的网络拓扑节点,同时添加权重 # 导入相关依赖 from matplotlib import pyplot as plt import

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SDN应用路由算法实现工具之Networkx

在networkx中对于二者的实现将在如下介绍。 Dijkstra 无论有向图还是无向图均可以使用Dijkstra算法，G为networkx生成的图数据结构。source为起点，target为终点。...有无权图和有权图两种实现： 无权图 networkx.all_pairs_shortest_path(G[, cutoff]) 有权图 networkx.all_pairs_dijkstra_path(...例如，当涉及到带宽为标准时，计算量就会很大。首先，获取网络链路的剩余带宽数据，然后从源头开始，选途径路径中带宽最大的路径。...内循环，以第k-1条（前一条）最优路径为路径，从该路径的第一个点开始作为分叉节点，分叉节点之前的为前一条最优路径与当前路径一致的部分，称之为rootpaths；将分叉点上已选的最优路径分支去掉（权值设置为正无穷...为优化性能，函数返回值为一个generator(生成器)， 读者可通过for循环，生成对应的K shortest paths。

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Python社交网络——NetworkX入门

用于图、有向图和多重图的数据结构 许多标准图数据算法 网络结构和分析措施 用于生成经典图、随机图和合成网络的生成器 节点可以是“任何东西”(例如，文本、图像、XML记录) 边可以容纳任意数据(例如，权重...，时间序列) 无向图 Python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 无向图网络 G1 = nx.Graph() G1....(G1) plt.show() print('全部节点为：', G1.nodes()) print('全部边为：', G1.edges()) print('全部边数量：', G1.number_of_edges...加权图 Python # 加权图网络 G3 = nx.Graph() G3.add_edge('A', 'B', weight=25) G3.add_edge('A', 'C', weight=8)...add_edge('D', 'E') nx.spring_layout(G2) nx.draw_networkx(G2) plt.show() # 加权图网络 G3 = nx.Graph() G3

1.3K40

Python Networkx基础知识及使用总结

联通度（Connectivity）——图中的这样的k个节点，从图中去掉所有的这些节点以及它们关联的所有边后，所得到的图不再是连通图或是平凡图，称k为图的节点连通度。...平均加权度（weighted degree）——权重是指，取得某个点的一条边，如果该边的源为该节点，则该边的权重为加权出度，反之为加权入度。加权度为加权出度和加权入度的总和。...有向图的平均加权度：加权度总和/2*节点数；无向图的平均加权度：加权度总和/节点数。 网络直径（graph distance）——网络中任意两结点间距离的最大值。...二、Python中networkx模块的使用 1.建立图 import networkx as nx G=nx.Graph()#创建空的简单图 G=nx.DiGraph()#创建空的简单有向图 G=nx.MultiGraph...([(1,2),(1,3)]) nx.draw_networkx(G) plt.show() 结果为 ?

9.2K20

Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

定义 NetworkX 作为一个 Python 库，用于构建、修改和研究复杂网络的排列、移动和功能。这提供了多种功能和数学公式来生成各种图形表示。这包括定向和非定向网络、多合字母和两部分图。...Matplotlib提供了广泛的功能来使用Python生成静态，动态和交互式绘图。这为可视化数据提供了许多信息，例如折线图、散点图、条形图、直方图等。...一旦定义完成，图的结构就是这样，程序就会继续使用“networkx”框架中的“draw（）”函数可视化图。“draw（）” 方法接收图形 'G' 作为变量，并生成网络的可视输出。...例如，节点 1 和节点 2 通过四加权边连接。 要查看图表，我们必须首先定位节点。为了自动计算节点的位置，我们使用NetworkX的spring_layout（）方法。...此函数生成一个简单的路径图，其中包含 5 个以线性方式连接的节点。 为了组织可视化，我们使用 Matplotlib 的 subplots（） 方法来构建子图。

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networkx（图论）是什么

networkx工具作用： 利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等 如上图：图是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型...下面举例说明图的生成过程。...，从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次。...广度优先遍历的算法： 从顶点v出发，依次访问v的各个未访问过的相邻顶点； 分别从这些相邻顶点出发依次访问它们的相邻顶点； 广度优先遍历算法的思想是：以v为起点，按照路径的长度，由近至远，依次访问和v有路径相通且路径长度为...G = nx.DiGraph() G.add_edge(2, 3) G.add_edge(3, 2) G.to_undirected() # 转换成无向图 print(G.edges) # 加权图

3.8K21

图论与图学习（二）：图算法

最短路径 最短路径计算的是一对节点之间的最短的加权（如果图有加权的话）路径。 这可用于确定最优的驾驶方向或社交网络上两个人之间的分离程度。...最小权重生成树 最小权重生成树（minimum spanning tree）是图（一个树）的一个子图，其用权重和最小的边连接了图中的所有节点。 最小生成树应该用于无向图。...注意，在同一个分组中，每个节点都必须从任意其它节点从两个方向都到达。 这通常用在图分析过程的早期阶段，能让我们了解图构建的方式。举个例子，这能让我们探索财务报表数据，了解谁拥有什么公司的股份。 5....我们用树状图的形式表示聚类。 ? 树状图 其思想是以不同的规模分析社群结构。我们通常自下而上构建树状图。我们从每个节点一个聚类开始，然后合并两个「最近」的节点。 但我们如何衡量聚类是否相近呢？...这通常可用于发现用作从图的一部分到另一部分的桥的节点，比如用在电信网络的数据包传递处理器或假新闻传播分析中。 ?

3.4K22

量子近似优化算法及其应用

一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。...重复多次该步骤生成足够多的样本z。如果想通过最小化рγ，β搜索最理想的(γ，β)，可以通过以下等式进行估计，即：рγ，β。其中，所有总和为采集的样本z，概率近似为特定样本z发生的相对频率。...当人们想要顶点集的一个子集S，使得S和互补子集之间的边数尽可能大，等价于得出一个具有尽可能多边的图的二分子图。该问题有一个更通用的版本被称为加权max-cut，其中每条边都与一个实数相关联即它的权重。...加权最大割问题是一个扩展，图G的边（i，j）由权重加权。相应的哈密顿量读数如下： 2.2环境准备 NetworkX是一个可创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能库，可通过以下方式安装。...pip install networkx 2.3算法执行步骤 2.3.1创建各个代码模块 第一步是生成MaxCut问题的实例，首先需要使用NetworkX生成具有10个节点的一个随机3正则图。

88930

社交网络分析(Social Network Analysis in Python)①

他们在日常生活中发挥着重要作用，从传播有用信息到影响全国选举。 分析这些网络并根据这些网络做出明智决策的能力是一项对任何数据分析师都很重要的技能。 介绍 首先让我们从社交网络的含义开始。...我们可以使用DiGraph方法在NetworkX中构建非对称网络，该方法缺少方向图。 让我们制作一个非对称图。...加权网络 到目前为止，我们的网络没有权重，但网络可能是用权重制作的，例如，如果在我们的初始网络中我们将一起完成的电影数量视为权重，我们将获得一个加权网络。...，而Abhishek Bachchan的局部聚类系数为0.67。...在对称的Actor网络中，Dev Anand的偏心率为2，而Abhishek Bachchan的偏心率为1（它与所有人相连）。

3.1K21

图论与图学习（一）：图的基本概念

从 i 到 j 的路径（path）是指从 i 到达 j 的边的序列。该路径的长度（length）等于所经过的边的数量。...图可以被加权（weighted），即在节点或关系上施加权重。 如果一个图的边数量相比于节点数量较小，则该图是稀疏的（sparse）。相对地，如果节点之间的边非常多，则该图是密集的（dense）。...Erdos-Rényi 图 在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Erdos-Rényi 图的内置函数。...生成的图 度分布 令 pk 为随机选取的节点的度为 k 的概率。由于图构建所使用的随机方式，这种图的度的分布是二项式的： ? 二项式节点度分布 每个节点的度数量的分布应该非常接近于均值。...在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Barabasi-Albert 图的内置函数。

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WikiNet — CS224W 课程项目的循环图神经网络实践

然后使用图神经网络获取现有的节点属性并为超链接图中的每个 Wikipedia 页面生成大小为 64 的节点嵌入。使用 0 的张量作为缺失节点的节点嵌入（例如：那些由索引 -1 表示的填充“节点”）。...WikiNet 图神经网络变体 WikiNet 实验中用于生成节点嵌入有三种图神经网络风格——图卷积网络、图注意力网络和 GraphSAGE。...首先讨论一下图神经网络的一般功能，在图神经网络中，关键思想是根据每个节点的局部邻域为每个节点生成节点嵌入。也就是说，我们可以将信息从其相邻节点传播到每个节点。 上图表示输入图的计算图。...在高层上，通过聚合来自每个节点的邻居集的第 k 层嵌入，从第（k-1）层嵌入生成第 k 层嵌入。...GAT类似于GCN，但不是简单的平均聚合，而是使用注意力权值[5]对节点进行加权。

46720

图神经网络（01）-图与图学习(上)

从 i 到 j 的路径（path）是指从 i 到达 j 的边的序列。该路径的长度（length）等于所经过的边的数量。...该图的直径为 3，因为没有任意两个节点之间的最短路径的长度超过 3。 ? image 一个直径为 3 的图 测地路径（geodesic path）是指两个节点之间的最短路径。...图可以被加权（weighted），即在节点或关系上施加权重。 如果一个图的边数量相比于节点数量较小，则该图是稀疏的（sparse）。...最短路径 最短路径计算的是一对节点之间的最短的加权（如果图有加权的话）路径。 这可用于确定最优的驾驶方向或社交网络上两个人之间的分离程度。...最小权重生成树 最小权重生成树（minimum spanning tree）是图（一个树）的一个子图，其用权重和最小的边连接了图中的所有节点。 注意，最小生成树应该用于无向图。

2.7K32

用于小型图形挖掘研究的瑞士军刀：空手道俱乐部的图表学习Python库

超参数存储为公共属性，以便允许检查模型设置。 ? 我们通过上面的代码片段演示了超参数的封装。首先，我们要为使用标准超参数设置的NetworkX生成的Erdos-Renyi图创建一个嵌入。...详细如下： 基于邻域和结构节点的嵌入技术使用单个NetworkX图作为拟合方法的输入。 属性节点嵌入过程将NetworkX图作为输入，并将要素表示为NumPy数组或SciPy稀疏矩阵。...图级嵌入方法和统计图指纹将NetworkX图的列表作为输入。 社区检测方法使用NetworkX图作为输入。...我们假定NetworkX图是无向的，并且由单个强连接的组件组成。所有算法都假定节点的索引是连续的，并且起始节点索引为0。...此外，我们假设图不是多部分的，节点是均匀的，并且边是未加权的（每个边都有单位权重）。 对于整个图形嵌入算法，图集中的所有图形都必须修改先前列出的关于输入的要求。

2K10

Bellman-Ford算法

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx dfAdj=pd.DataFrame([[0,30,0,40,23,10...图 #计算最短路径：注意最短路径与最短加权路径的不同 #两个指定顶点之间的最短路径 minPath03=nx.shortest_path(G2,source=0,target=3)#顶点0到顶点3的最短路径...print("顶点 0 到 3 的最短加权路径为：{}，最短加权路径长度为：{}".format(minWPath03,lMinWPath03)) for i in range(1,6): minWPath0...[0, 3]，最短路径长度为：1 顶点 0 到 3 的最短加权路径为：[0, 4, 3]，最短加权路径长度为：33 城市 0 到 城市 1 机票票价最低的路线为: [0, 1]，票价总和为：30 城市...: [0, 4]，票价总和为：23 城市 0 到 城市 5 机票票价最低的路线为: [0, 5]，票价总和为：10 算法：Bellman-Ford算法是对图进行V-1次松弛操作，得到所有可能的最短路径

24820

【Midjourney】Midjourney 基本操作 ⑤ ( 垫图 - 以图作图 上传图片 引用链接 + 提示词 | 为提示词添加权重 - ::提示词::权重数字 )

一、垫图 - 以图作图 / 上传图片 / 引用链接 + 提示词 如果想要在一张图片的基础上 , 绘制另一张图片 , 进行如下操作 ; 将图片从 桌面目录 中拖动到 Discord 界面中 , 拖动完以后...truck bucket on the basis of the picture above, do not change the picture drastically 开始执行任务 ; 二、为提示词添加权重...- ::提示词::权重数字 ---- 如果要为某个词添加权重 , 使用 一对 双冒号 :: 包裹提示词 , 并且在最后一个双冒号后面添加 权重数字 , 取值范围 1 ~ 5 ; 如下示例 , 将 empty...trunk 提示词设置为 权重 3 ; Mining truck, ::empty trunk::3 , side view, going right, flat icon 生成效果如下 :

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