我有一个小的图网络,我一直在寻找可以利用小网络的结构属性来生成复杂网络的方法。我想使用一种保留属性的方法,如度分布、聚类等。 幸运的是,我偶然看到了这篇article,它讨论了在网络扩展之后如何生成原始网络的副本。 例如,我生成了一个边权重的Networkx图,如下所示:(为了说明,创建了一个随机图), import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.gnm_random_graph(20, 30, seed=1)
for (u, v) in G.edges():
G.edges[
我已经成功地创建了一个随机的无向加权图,用于使用Dijkstra的算法进行测试,但是如何使每个节点至少有一个边缘将它们与图连接起来呢?
我正在使用Networkx,我的图形生成器如下所示:
import networkx as nx
import random
random.seed()
nodes = random.randint(5,10)
seed = random.randint(1,10)
probability = random.random()
G = nx.gnp_random_graph(nodes,probability,seed, False)
for (u, v) i
在查看了令人印象深刻的之后,我决定尝试一下图形工具。因此,作为比较,我编写了代码,使用这两个包生成一个随机树。
图形工具代码:
import numpy as np
import graph_tool.all as gt
# construct an initial graph with two nodes and one link
n = 5000
G = gt.Graph(directed = False)
G.add_edge(0, 1)
for t in range(2, n):
# connect the new vertex to one of the old vert
我生成一个具有以下函数的networkx图:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import combinations, groupby
import random
def gnp_random_connected_graph(n, p):
"""
Generates a random undirected graph, similarly to an Erdős-Rényi
graph, but enforcing that the res
我试图生成一个最小度值(rho)的幂律度分布,并使用它来构建一个带有networkx包的随机图。我用来生成幂律度分布的函数是这样的(指数是alpha,rho是最小值):
import random
import networkx as nx
def generate_pl_dd(no_of_nodes, alpha, rho):
degree_distribution = []
for i in range(no_of_nodes):
r = random.random()
degree_distribution.append(int(rho * (1 - r)**
我使用python和编码已经2天了,我一直在做一个随机的几何图形,那就是2mode。为此,我一直在查看networkx 中的代码
我开始使用以下逻辑
import networkx as nx
def my_bipartite_geom_graph(a, b, radius, dim):
G=nx.Graph()
A=nx.Graph()
A.name="a node set"
A.add_nodes_from(range(a))
for n in A:
A.node[n]['pos']=[random.random() for i in range
如何在Jupyter Notebook (Python3)中获得可重现的结果? 为主要随机生成器定义种子似乎还不够,请参阅下面的MWE: import numpy as np
import random
import os
random.seed(0)
np.random.seed(0)
os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(0) import networkx
from networkx.algorithms.mis import maximal_independent_set
G = networkx.Graph()
G.add_edge
我制作了一个脚本,生成一个图形,然后用四种颜色对它进行着色。然后使用networkx绘制着色图。程序不应将两种颜色相邻,但当您运行该程序时,您可以看到它。我真的不知道问题是什么,我最好的猜测是,我错误地将生成的图d传递给函数coloring --这是我的代码:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from random import sample, randrange
#function that colors graph with four colors
def coloring(adj, V):
当尝试在NetworkX图形绘制中使用给定的色彩映射表时,Matplotlib colorbar()似乎完全忽略了我定义的色彩映射表,而使用viridis。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import itertools
# Graph size
m = 5
# Create a random weights
weights = [ ((i, j), 2*np.random.random()-1) for i, j in itertools.product(np.arange
我不确定这个问题是否被正确地提出:
我正在使用一个库,在本例中以networkx为例,并构建处理networkx类(图)的函数。
示例:
def myfunction( graph, params ):
# do something
为了学习更好的编码和可读性,什么时候扩展一个图形类才有意义,这样我就可以像这样使用我的函数:
import networkx
mygraph = networkx.Graph()
mygraph.myfunction(params) #mygraph is an instance of graph class of networkx
#myfunct
在python和中,我在大型图形可视化方面遇到了困难。该图形希望可视化是有向的,并且文档化的边和顶点集大小为215,000 (文档链接在顶部),很明显,networkx支持用matplotlib和GraphViz绘图。在matplotlib和networkx中,绘制如下:
import
networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
#Let g be a graph that I created
nx.draw(g)
在nx.draw(g)之后,我得到了一个内存错误,然后您通常会执行plt.show()或plt.some_function操作,
我能够使用networkx填充网络图。我的问题是,当我想要高亮显示路径(例如,最短路径)时,图形无法生成,它将在下面返回错误。
nx.draw_networkx_edges(Gr,pos,edgelist=path_edges,edge_color='r',width=10)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/networkx/drawing/nx_pylab.py", line 578, in draw_networkx_edges
if not edgelist or len(edgelis
我正在处理增量图形,所以每次在以前的图形上插入新的边时,我都想绘制当前的图形。 使用此代码,我可以一次生成一个图形,但它们只有在迭代结束后才会出现。 import random
import time
import networkx as nx
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib notebook
#Generating some random edges
M = 10
N = 4
edges = []
for i in range(M):
s = rand