我正在使用Python 3和Networkx1.11。
我制作了一个加权图,在边和一些节点上有权重,但是当我计算最短路径的权重时,没有考虑节点的权重(下面的代码)。
有人知道如何确保节点权重被考虑吗?
谢谢!相同的
import networkx as nx
from matplotlib import pyplot as plt
# Set up a station map
all_stations = ['a','b','c','d','e']
interchange_stations = ['b&
我有大约。我的图my文件中有4000个节点和6000条边,在将其转换为有向图格式的networkx方面没有问题。但是,当我试图从networkx运行girvan_newman()时,它似乎冻结了,因为我已经运行了这个脚本,而且它在过去的10个小时内没有完成(我尝试了10个节点和边缘,它在5分钟内就完成了)。
这是我的片段:
import community as community_louvain
import networkx as nx
from networkx.algorithms.community.centrality import girvan_newman
G = nx.re
我有一个有向循环图,在边上有值,但在节点上没有值。
该图有一个开始节点和一个结束节点,我希望保留通过该图的路径集,但我不关心路径上的节点,只关心边值。下面是一个例子。
有没有什么算法可以生成一个较小的图来保留这一属性?
图中可能有上千个节点中的10个,但不是数百万个。每个节点的边数很小,w.r.t.节点数。
保守的启发式是受欢迎的。
例如,其中O是节点,数字是相邻边的值:
O --------> O -------> O
2 3
^ |4
|1 v
1
我开始将python igraph与networkx结合使用,因为前者在network community detection中实现了最新的进展。 现在,我只是简单地从一个加权的、非对称的邻接矩阵和节点标签字典开始。我在networkx中创建了一个有向图G,然后将其转换为igraph graph, g,并在带有标签节点的igraph中绘制结果。 import numpy as npy
import networkx as nx
import igraph as ig
# Create adjacency matrix, A, and corresponding directed graph
我有一些关系数据,希望加载到NetworkX中,并最终将其转换为加权图。
从本质上讲,关系边是有向的和加权的,在转换图时,我希望保留加权属性。使用下面的代码,我能够将关系边从字典加载到MultiDiGraph()
MG = nx.MultiDiGraph([(i['source'],i['target']) for i in edges ])
然后,我将MultiDiGraph()转换为DiGraph(),并将重复的边缘压缩为一个,并更新每个边缘的边缘权重:
G = nx.DiGraph()
for (u,v) in MG.edges():
G.add_
我正在尝试更好地理解Dijkstra的算法。我已经附上了我的教科书中的算法的图像。伪代码显示输入是无向图,但是算法对于有向图有什么不同吗?我已经查找了输入有向图的算法,我没有发现任何差异。
Algorithm ShortestPath(G, v)
Input: A simple undirected weighted graph G with nonnegative edge weights and a distinguished vertex v of G
Output: A label D[u], for each vertex u of G, such that D[u] is th
我从数据挖掘中收集的数据中制作了一个巨大的图表。
我使用'networkx‘来制作图形,我想将巨大的图形转换为另一个图形。
对于每个节点,加权边的和是1。
所以我写的代码如下:
ng=nx.Graph()
for n in g.nodes():
s=0.0
for nb in g.neighbors(n):
s=s+1.0/g[n][nb]['weight']
for nb in g.neighbors(n):
ng.add_edge(n,nb,weight=1.0/s/g[n][nb][
我正在使用NetworkX,并且我已经从邻接矩阵构建了一个加权图。
现在,我想要删除权重低于特定阈值的所有边缘。我该如何识别这些链接呢?
下面是我如何构建我的图表:
G = nx.from_numpy_matrix(weighted, parallel_edges=False)
现在我想使用该条件删除边缘,写下类似下面的内容,但对于边缘:
[node for node, degree in dict(G.degree()).items() if degree > 2]
但我在编写G.edges(i).data()时遇到错误,因此无法编写条件进行求值。