开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在networkx中通过add_weighted_edges_from加载超过8M条边时的MemoryError

在networkx中，当我们使用add_weighted_edges_from函数加载超过8M条边时，可能会遇到MemoryError的错误。这是因为加载如此大量的边会占用大量的内存空间，超出了系统的限制。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法：

分批加载：将边的数据分成多个较小的批次进行加载，而不是一次性加载所有的边。这样可以减少内存的使用量。可以使用循环来逐批加载边的数据，例如每次加载100万条边，直到加载完所有的边。
使用稀疏图：如果图是稀疏的，即边的数量相对于节点数量较少，可以考虑使用networkx中的稀疏图数据结构，如DiGraph或MultiDiGraph。这些数据结构可以更有效地存储和处理稀疏图的边。
使用其他图处理库：如果networkx无法处理如此大规模的图，可以考虑使用其他更适合处理大规模图的库，如Graph-tool、Snap.py等。这些库通常针对大规模图做了优化，可以更高效地处理大量的边。
优化内存使用：检查代码中是否存在内存泄漏或者不必要的内存占用。可以使用Python的内存分析工具，如memory_profiler，来帮助定位内存使用问题，并进行优化。

在实际应用中，加载超过8M条边的场景可能是一种特殊情况，一般情况下很少会遇到如此大规模的图。因此，如果需要处理大规模图的场景，建议使用专门针对大规模图的库或者算法，以提高性能和效率。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库服务：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器运维服务：https://cloud.tencent.com/product/cwp
腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网服务：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发服务：https://cloud.tencent.com/product/mob
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/vr

相关搜索:在React中动态加载数据时，无法切换引导转盘中的边在matplotlib中重新加载带有热图seaborn的子图数据时，如何删除ex颜色条并创建新的颜色条？为什么在OPC UA中打开安全通道时，从客户端到服务器的问候消息超过1条？在Sprint Neo4j中通过@Query加载实体的“子实体”时遇到问题 js if等于 js里的换行符 map方法js js pull js 位与运算 js 绑定时间

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

[950]networkx（图论）是什么

官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html#

02

知识图谱之社交网络分析（SNA）之python处理

将G = nx.Graph() 改为 G = nx.DiGraph()即进行有向图，表示不同的边

03

networkx是什么

官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html# networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性，属性称作边和顶点的数据，每一个属性都是一个Key:Value对。

06

一文读懂Python复杂网络分析库networkx | CSDN博文精选

networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。

04

【白话机器学习】算法理论+实战之PageRank算法

如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：

04

Python Networkx基础知识及使用总结

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。

02

NetworkX绘图，更上一层

官网学习地址：https://networkx.org/documentation/stable/auto_examples/drawing/index.html

01

关系图︱python 关系网络的可视化NetworkX(与Apple.Turicreate深度契合)

Apple.Turicreate模块中本来是有可视化.show()模块，但是4.0版本之后移除了。感谢apple工程师耐心+ 详细推荐了networkX。于是乎摸索了一下，如何用networkx与Apple.Turicreate互动。

03

NetworkX使用手册

NetworkX是一款Python的软件包，用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络，它可以产生许多种类的随机网络或经典网络，也可以分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。如果在此之前你还不太了解Python，戳这里——>

02

基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分

一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。

03

禁止点或禁止边的最短路径

问题: 禁止点或禁止边的约束 S 到 E 的最短加权路径: [0, 3, 6, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 7

03

无限制条件的最短路径

问题1: 无限制条件 S 到 E 的最短加权路径: [0, 2, 5, 10, 11, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 6

03

多个必经边的最短路径

问题: 多个必经边、必经点的约束 S 到 E 的最短加权路径: [0, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 13, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 13

01

一个必经点的最短路径

问题: 一个必经点的约束 S 到 E 的最短加权路径: [0, 3, 6, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 7

02

有向图，无向图，网络图，加入权重。

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx H = nx.path_graph(10) G.add_nodes_from(H) nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() G=nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,4),(2,5),(3,6),(4,8),(5,8),(3,7)]) nx.draw(G, with_labels=True, edge_co

01

python数据结构之图

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

02

基于NetworkX构建复杂网络的应用案例

本文主要包含两个部分： 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置，添加节点的自定义图标的功能实现。主要函数为： G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])

03

【复杂网络】基础画图【python+networkx】

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import math G=nx.Graph() # G=nx.DiGraph()#有向图 # G=nx.MultiGraph() # G=nx.MultiDiGraph() G.add_edge(1,2) G.add_edge(2,3,weight=0.9) G.add_edge('y','x',function=math.cos) G.add_node(math.cos) #图 elist=[

01

干货！利用Python绘制精美网络关系图

最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。

04

图论与图学习（一）：图的基本概念

本文是其中第一篇，介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。

03

Python数据分析利用NetworkX绘制网络图

NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。

04

图神经网络（01）-图与图学习(上)

图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。

03

复杂性思维第二版二、图

本书的前三章有关一些模型，它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如，在生态食物网中，组件是物种，连接代表捕食者和猎物的关系。

03

networkx之图遍历和图绘制

例如在读取football数据时，其labels都是节点的英文名称，这样在处理图数据时不是很方便，往往报错，我们通常习惯处理节点的编号从1开始，可以建立label-id的反向索引，如果处理图数据时只需要编号id，可以将labels属性设置为id，如果之后还需要查询，可返回反向索引字典

02

Python社交网络——NetworkX入门

实例来自：https://www.cnblogs.com/yu-liang/p/9117643.html

04

Dijkstra算法

nx.info: [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11] 顶点 v1 到顶点 v11 的最短加权路径: [1, 2, 3, 7, 10, 9, 11] 顶点 v1 到顶点 v11 的最短加权路径长度: 9

01

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

Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。

01

戴维斯俱乐部、空手道俱乐部、拿破仑俄国战役数据实现。

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import networkx.algorithms.bipartite as bipartite G = nx.davis_southern_women_graph() women = G.graph['top'] clubs = G.graph['bottom'] print("Biadjacency matrix") print(bipartite.biadjacency_matrix(G

01

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

首先让我们从社交网络的含义开始。下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。如果他们在至少一部电影中合作，他们就会用实线连接。所以，我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与网络中的所有演员合作，而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。这也是一个社交网络。任何具有个人之间联系的网络，其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人，比如谁是真正的影响者，谁是最相关的，等等。

02

一点networkx的使用技巧

一个用于复杂网络，图结构的搭建，操作，与研究的python库。由于通常在python中这样导入：

05

基于Python的社交网络分析与实践

社交网络分析(Social Network Analysis，简写为SNA)，又称为社会网络分析，是指基于信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的融合理论和方法，为理解人类各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法。社交网络是由多个节点及其关系所组成的集合，节点通常代表个人或组织，节点之间的边则代表他们的联系或交互。社交网络分析涉及的理论很广泛，有网络科学、复杂网络分析、图神经网络等。

01

2019 ICPC 南京网络赛 H-Holy Grail

As the current heir of a wizarding family with a long history,unfortunately, you find yourself forced to participate in the cruel Holy Grail War which has a reincarnation of sixty years.However,fortunately,you summoned a Caster Servant with a powerful Noble Phantasm.When your servant launch her Noble Phantasm,it will construct a magic field,which is actually a directed graph consisting of n vertices and m edges.More specifically,the graph satisfies the following restrictions :

01

用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析<权力的游戏>人物关系（下篇）

在上一篇1中，我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了<权力的游戏>中的人物关系。在本篇中，我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。

03

技术手段｜图的两种表示方法以及与分子文件的关系

•https://liuyangjun.blog.csdn.net/article/details/82759650

02

Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图？

06

Python3画图系列——Network

NetworkX 主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。安装networkx看以参见官网。

02

❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络图 ❤️

原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。

03

python实现之数据血缘关系,by networkx

最近在进行数据逆向分析，无业务无界面无数据库的情况下，想通过对存储过程中关于输出输入表的分析快速了解业务的核心问题，然后再对核心业务进行逆向回溯。

02

图神经网络（GNN）的基本原理

本文结合一个具体的无向图来对最简单的一种GNN进行推导。本文第一部分是数据介绍，第二部分为推导过程中需要用的变量的定义，第三部分是GNN的具体推导过程，最后一部分为自己对GNN的一些看法与总结。

03

一文带你入门图论和网络分析（附Python代码）

本文从图的概念以及历史讲起，并介绍了一些必备的术语，随后引入了networkx库，并以一个航班信息数据集为例，带领读者完成了一些基本分析。

02

Python 数学应用（二）

在本章中，我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。最后，我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。

00

Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图？

02

复杂性思维第二版四、无标度网络

在本章中，我们将处理来自在线社交网络的数据，并使用 WS 图对其进行建模。WS 模型像数据一样，具有小世界网络的特点，但是与数据不同，它的节点到节点的邻居数目变化很小。

01

利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法

📷 来源：Deephub Imba 本文约2100字，建议阅读5分钟本文中我们将尝试找出一种方法，在从目的地a移动到目的地B时尽可能减少遍历路径。如果你是一名计算机专业的学生，有对图论有基本的了解

01

图的基本操作

图是一种非线性数据结构，由【顶点Vertex】和【边Edge】组成。我们可以将图G抽象地表示为一组顶点V 和一组边 E 地集合。

01

NetworkX，网络结构图最强绘制工具·····

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。NetworkX提供了丰富的数据结构和函数，使得用户能够轻松地构建、分析和可视化复杂网络。

03

基于ray 多进程调度管理能力优化networks节点最短路径的并行计算

原生的networkx实现的只能在节点介数度量性任务上达到单核心100的cpu利用率。通过对源码的几行改造我们可以实现多核心的100的利用率。接下来要我们来一起看看是如何实现的多核心100的利用率。

03

Python 谱聚类算法从零开始

谱聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，其性能优于其他聚类方法。此外，谱聚类实现起来非常简单，并且可以通过标准线性代数方法有效地求解。在谱聚类算法中，根据数据点之间的相似性而不是k-均值中的绝对位置来确定数据点属于哪个类别下。具体区别可通过下图直观看出：

02

用图机器学习探索 A 股个股相关性变化

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<权力的游戏>中人物关系图谱分析。

02

图论中的邻接矩阵及其实现方法

如图2-7-4所示，图中有A、B、C、D、E这5个节点，每两个结点之间，有的没有连接，比如A、C。对于有连接的结点之间，用箭头标示，箭头的方向表示连接方向。例如A和B之间，表示可以从A到B，但不能从B到A；B和C之间，则用双向箭头标示，既能从B到C，又能从C到A。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭