本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。 已知我们创建的DNN结构图如下： ?...不知道聪明的读者有没有发现，这张示意图完全是由笔者自己用Python绘制出来的，因为并不存在现成的结构图。那么，如何利用Python来绘制出这种相对复杂的神经网络的示意图呢？...edge_color = 'black', # 边的颜色 with_labels = True, # 显示顶点标签...plt.show() 可以看到，我们在代码中已经设置好了这22个神经元以及它们之间的连接情况，但绘制出来的结构如却是这样的： ?...=300 # 顶点大小 ) # 显示图片 plt.show() 可以看到，在代码中，通过pos字典已经规定好了每个神经元节点的位置，那么，绘制好的DNN
标签传播是一种常用的社区发现算法：每个顶点的标签即为自己的社区，初始化时设置自己的顶点编号；在随后的每一轮迭代中，每个顶点将邻居中出现最频繁的标签设置为自己新的标签；当所有顶点相邻两轮之间的标签变化少于某个阈值时则停止迭代...1.3 图的类型和性质简单说明 图可以根据不同标准进行分类，我们在这里主要讲一种分类方法，同构图与异构图。 同构图与异构图 同构图：节点类型和边的类型只有一种的图。...而异构图（Heterogeneous Graph）中可以存在不只一种节点和边，因此允许不同类型的节点拥有不同维度的特征或属性。 2.图算法与图分析 图分析使用基于图的方法来分析连接的数据。...传播结束后，拥有同样标签的节点被视为在同一群组中。 下图展示了算法的两个变种：Push 和 Pull。...Erdos-Rényi 图 在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Erdos-Rényi 图的内置函数。
标签传播是一种常用的社区发现算法：每个顶点的标签即为自己的社区，初始化时设置自己的顶点编号；在随后的每一轮迭代中，每个顶点将邻居中出现最频繁的标签设置为自己新的标签；当所有顶点相邻两轮之间的标签变化少于某个阈值时则停止迭代...1.3 图的类型和性质简单说明 图可以根据不同标准进行分类，我们在这里主要讲一种分类方法，同构图与异构图。 同构图与异构图 同构图：节点类型和边的类型只有一种的图。...而异构图（Heterogeneous Graph）中可以存在不只一种节点和边，因此允许不同类型的节点拥有不同维度的特征或属性。 2.图算法与图分析 图分析使用基于图的方法来分析连接的数据。...传播结束后，拥有同样标签的节点被视为在同一群组中。 下图展示了算法的两个变种：Push 和 Pull。...图片 Erdos-Rényi 图 在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Erdos-Rényi 图的内置函数。
这种面向API的设计原则包含一些简单的思想。在本节中，我们将通过适当的说明性示例详细讨论这些思想及其明显的优势。...如果需要，可以在模型创建时使用构造函数的适当参数化来修改这些模型超参数。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。...2） 类的一致性和非扩散性 空手道俱乐部中的每个无监督机器学习模型都实现为一个单独的类，该类继承自Estimator类。...数组中的行数是顶点数，并且行索引始终对应于顶点索引。此外，列数是嵌入维数。 当调用get_embedding（）方法时，整个图形嵌入方法（光谱指纹、隐式矩阵分解技术）将返回Numpy浮点数组。...行索引对应于单个图在输入图列表中的位置。同样，列代表嵌入维数。 调用get_memberships（）方法时，社区检测过程将返回一个字典。节点索引是键，与键对应的值是顶点的社区成员。
用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络，如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性，而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。...复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现实中各类高复杂性系统，如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。 ?...#计算网络直径 g_dia=networkx.diameter(G) print("网络直径："+str(g_dia)) 3.3 图的度匹配性 如果总体上度大的顶点倾向于连接度大的顶点，那么就称网络的度正相关的...，或者成网络是同配的；如果总体上度大的顶点倾向于连接度小的顶点，那么就称网络的度负相关的，或者成网络是异配的。...)) 3.5 平均聚集系数 在图论 中，集聚系数（也称群聚系数、集群系数）是用来描述一个图 中的顶点之间结集成团的程度的系数。
也就是这句：csg.edges['weight'] = range(len(csg.edges)) . ---- 二、函数nx.draw() 这个函数是networkx中的，主函数： nx.draw...(draw_g, pos,node_color='y', with_labels=True, node_size=500) draw_g，代表networkx中的graph格式，并不能直接用turicreate.... ---- 三、更好地绘图 我们想根据每个点的重要性来判定顶点的大小与颜色，来看一下apple.turicreate中如何获得顶点的度： # 如何要绘制不同点的颜色 # node_color=range...来看看根据每个顶点的degree来调整颜色以及大小。...顶点是否带标签信息（with_labels=False）： ? . ---- 四、Networkx中几款图 这两款特别好看，笔者摘录。
__version__ 3'1.11' 升级 1pip install --upgrade networkx 下面配合使用的一些库，可以选择性安装： 后面可能用到pygraphviz，安装方法如下（亲测有效...#删除集合中的节点 ?...43 edge_color = 'black', # 边的颜色 44 with_labels = True, # 显示顶点标签...可以看到，在代码中已经设置好了这22个神经元以及它们之间的连接情况，但绘制出来的结构如却是这样的： 这显然不是想要的结果，因为各神经的连接情况不明朗，而且很多神经都挤在了一起，看不清楚。...可以看到，在代码中，通过pos字典已经规定好了每个神经元节点的位置。
1 图模型 1.1 图的点、边、标签、属性与同异构 图论中，图（Graph）的符号往往用G表示，图被定义为一个多元组，核心元素为顶点（vertex）集V以及边（edge）集E，即G=（V，E）。...其中最大的不同点在于，图计算的结果仍然在图语义范围内有清晰的解释，如PageRank作为顶点的网络中心性度量，而图学习的结果是向量集，同图语义无交集。...例如，程序员在社交网络关联的邻居里，具有程序员标签的用户密度会明显偏高。对于一个未知标签的用户，可以通过其社交网络或资金网络多阶邻居中已知的用户分布来辅助确定用户是否具有相应的属性。...，因此具有较强的稳定性和一定程度的可解释性。...因此，转账关系对不同的问题，其指向性程度是不同的，转账对同为刷单用户的指向性要远大于同为羊毛党用户，这点应该可以解释WxPayLine++在两种标签下迥异的表现。 如何判断关联对问题具有指向性？
这也就可以看成是茶和水之间的关系不一样，可能是他们的紧密程度不同，或者耦合性不同。...如果是计算机的可能就会想到网络拓扑图，如果要是地学一些同学，他可能就会想到简易的一些反演图，那学美术的，那他可能会想的就是构图。这些都是一些已经具体化的联系。...同时，Networkx建议和Matplotlib配合使用不需要二狗解释了吧。好了，狗子们！是时候拿出你们的青轴茶轴黑轴一起敲上些代码了！ ? 首先Python画出上节2.1中无向点粽子图。...此函数输入的是两个邻接矩阵，输出结果为两个矩阵是否经过行变换得到对方。（怎么有种恋爱的酸臭味？？）使用这个函数的前提是：同构的图具有的顶点数、（顶点度、节点数、回路数会在章小节里总结）相同。...本系列推文脉络参考《详解Matlab在最优化计算中的应用》；matlab代码参考https://wenku.baidu.com/view/bb04a627af45b307e8719776.html
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...一是因为这只是一个空对象，并没有具体实际的数据（有点类似C#中类的概念）；二是因为Networkx库设计的初衷也并非为了绘制网络图，创建了对象后不会自动绘制其图像，通常需要借助matplotlib库加以实现...)向图中添加多条边；在添加边时，如果顶点不存在，那么networkx会自动把相应的顶点加入到图中。...weight是非常有用和常用的属性，因此，networkx模块内置以一个函数，专门用于在添加边时设置边的权重，该函数的参数是三元组，前两个字段是顶点的ID属性，用于标识一个边，第三个字段是边的权重，如下...： g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) #在增加边时，也可以一次增加多条边，为不同的边设置不同的属性如下
了解更多可以查看博客，图论（二）--各种图介绍 同构图与异构图 两个图G和H是同构图（isomorphic graphs），能够通过重新标记图G的顶点而产生图H。...如果G和H同构，那么它们的阶是相同的，它们大小是相同的，它们个顶点的度数也对应相同。 异构图是一个与同构图相对应的新概念。...传统同构图（Homogeneous Graph）数据中只存在一种节点和边，因此在构建图神经网络时所有节点共享同样的模型参数并且拥有同样维度的特征空间。...而异构图（Heterogeneous Graph）中可以存在不只一种节点和边，因此允许不同类型的节点拥有不同维度的特征或属性。 ---- 四....分层聚类 在分层聚类（hierarchical clustering）中，我们构建聚类的层次结构。我们用树状图的形式表示聚类。 ? image 其思想是以不同的规模分析社群结构。
这等价于询问4个节点和7个边的多图（multigraph）是否具有欧拉环（欧拉环是在同一个顶点上开始和结束的欧拉路径。而欧拉路径是指在图中仅仅遍历每个边一次的路径。更多术语后文中给出）。...必备术语 在进一步阅读本文之前，建议你熟悉这些术语。 顶点u和v称为边（u，v）的末端顶点。 如果两条边具有相同的末端顶点，则它们是平行的。 形式为（v，v）的边是循环。...如果图没有边，则称其为Empty，即E是空的。 如果图没有顶点，则称其为Null，即V和E是空的。 只有1个顶点的图是一个Trivial graph。 具有共同顶点的边是相邻的。...具有共同边的顶点是相邻的。 顶点v的度，写作d（v），是指以v作为末端顶点的边数。按照惯例，我们把一个循环计作两次，并且平行边缘分别贡献一个度。 孤立顶点是度数为1的顶点。d（1）顶点是孤立的。...给出了图的“紧密度”度量，可用于了解此网络中某些内容的流动速度。 BFS和DFS 广度优先搜索和深度优先搜索是用于在图中搜索节点的两种不同算法。它们通常用于确定我们是否可以从给定节点到达某个节点。
目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。...Python-NetworkX包介绍 今天给大家介绍Python语言中绘制网络结构图的可视化拓展工具-NetworkX包。...包的用法和案例可参考：NetworkX包官网[1] 另：本人编写的《科研论文配图绘制指南-基于Python》一书也在修正和新增内容中，也会增加更多关于NetworkX包绘制科研图形的案例。...了解图表类型和用途: 了解不同类型的科研图表，例如折线图、柱状图、散点图等，以及它们在传达信息方面的优缺点。 注重细节和清晰性: 细节决定成败，确保图表的字体清晰、线条精细、标签明了，避免视觉混乱。...这里笔者建议，在资金允许的前提下，可以报名一个长期有效的可视化课程，别报名那种合集资料、没后期服务的课程。
路径（Path）：在图中，路径是指图中的一系列节点，其中任意相邻两个节点之间都有边相连。路径的长度是指路径上边的数量。如果路径中的所有节点都是不同的，则路径是简单路径。...(G).values()) 需要注意的是：all_triangles_count需要除以3得到的才是闭合三元组的数量，因为闭合三元组中的三个顶点会在不同的组合中进行重复计算。...在无向图中，如果对于每一对不同的顶点 u 和 v，都存在至少一条由边连接的路径从 u 到 v，则该图是连通的。...请注意这个概念并不等同于完全图的概念，完全图的概念是每一对不同的顶点 u 和 v都直接相连，而连通图的每一对不同的顶点 u 都可以达到 v，两者可以不直接相连。...这通常表示图在整体上更加紧密连接，没有明显的弱连接点。右边的图具有更低的连通性，表明图可以通过切断较少的边来分割成不同的部分。
这意味着系统的输出与输入不成比例，并且初始条件的微小变化可能导致显著且不可预测的结果。由于其固有的复杂性和对初始条件的敏感性，理解和预测复杂系统的行为是一项具有挑战性的任务。...网络的力量在许多复杂系统的核心是网络的概念。网络由一组节点或顶点通过边或链接连接而成。节点表示系统的各个组件，而边代表它们之间的互动或关系。网络提供了一个强大的框架，用于研究复杂系统并分析其行为。...生物网络生物系统，如基因调控网络、蛋白质相互作用网络和脑神经网络，具有高度的复杂性和相互连接性。网络分析帮助生物学家理解这些系统的结构和功能，揭示疾病机制并开发新的治疗方法。...您可以根据需要对网络进行扩展和修改，以适应不同的实际应用场景。NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。...NetworkX提供了丰富的图算法，用于计算网络的各种常用指标。例如，用户可以通过NetworkX计算节点的度中心性、接近中心性、介数中心性等指标，了解网络中节点的重要性。
基于图论(Graph theory)的网络科学认为，任何非连续事物之间的关系都可以用网络来表示，通过将互联网内的电脑、社会关系中的个人、生物的基因等不同属性的实体抽象为节点(Node)，并用连接(Link...目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包、Python 中的Networkx构建并实现出图。...网：图上的边或弧带权则称为网。可分为有向网和无向网。 度：在无向图中，与顶点v关联的边的条数成为顶点v的度。...节点设置 7.边设定 在【外观】中选择【边】Partition 渲染方式选择pn即我们数据中相关性标签；Ranking选择【度】。...重新调整权重：打勾，根据边线权重显示不同厚度。 另外的选项可根据需要自行调整。在之前的设置中也可以通过预览来查看效果，一步一步调整。
在本系列的前文 1,2中，我们介绍了如何使用 Python 语言图分析库 NetworkX 3 + Nebula Graph 4 来进行中人物关系图谱分析。...，可以将这个网络存储在图数据库 Nebula Graph 中。...即，由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点，且其所有边的权值之和亦为最小。...[JGraphT] 图1： 基于 2015-01-01 至 2020-01-01 的股票数据计算出的聚集性 第六步：基于不同时间窗口的一些其他动态探索 上节中，结论主要基于 2015-01-01 到 2020...——这意味着随着时间变化，这个版块内各种一直保持比较高的相关性；但有些板块（制造）的聚集性会持续变化——意味着相关性一直在发生变化。
一、图的基础知识 1.复杂网络（Complex Network）定义与特性 钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。...（3）幂律(Power law)的度分布概念。度的相关性反映顶点之间关系的联系紧密性。 2.网络结构的相关度量 度（Degree）——连接在某个节点上的边的数量。度描述的是节点的连接情况。...一个网络的度是它包含的所有节点的度的平均数。（计算方法：网络中边数量的2倍除以节点数） 有向图中顶点入度之和等于顶点出度之和。...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...add_path(G_to_add_to, nodes_for_path, **attr)：在图G_to_add_to中添加一条路径。
在数学中，图是描述于一组对象的结构，其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象（也称为节点或点），并且每个相关的顶点对都称为边（也称为链接或线）。...通常，图形以图解形式描绘为顶点的一组点或环，并通过边的线或曲线连接。--百度百科 networkx是一个python包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能。...NetworkX提供：研究社会、生物和基础设施网络结构和动态的工具；一种适用于多种应用的标准编程接口和图形实现；为协作性、多学科项目提供快速发展环境；与现有的数值算法和C、C++和FORTRAN代码的接口...使用NetworkX，您可以以标准和非标准数据格式加载和存储网络，生成多种类型的随机和经典网络，分析网络结构，构建网络模型，设计新的网络算法，绘制网络，等等 要实现的图的边和节点示意如下，不过在实现的过程中均以无向图为主...(g) plt.show() 结果如下： 3、在图可视化中追加节点标签和边的标签 def testGraphlabelpic(): # 数组，7个节点，13条边，有向图 #
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