首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在networkx中获得无向边的权重?

在networkx中,可以通过使用get_edge_data方法来获得无向边的权重。该方法接受两个参数,即边的起始节点和目标节点。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import networkx as nx

# 创建一个无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_node(2)

# 添加带权重的边
G.add_edge(1, 2, weight=5)

# 获取无向边的权重
edge_weight = G.get_edge_data(1, 2)['weight']
print("无向边的权重为:", edge_weight)

在上述代码中,我们首先创建了一个无向图G,然后添加了两个节点1和2。接着,我们使用add_edge方法添加了一条起始节点为1,目标节点为2,权重为5的边。最后,通过调用get_edge_data方法,传入起始节点和目标节点的参数,获取了无向边的权重,并将其打印输出。

关于networkx的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的相关产品介绍链接:networkx产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

2022-07-31:给出一个有n个点,m条有图, 你可以施展魔法,把有,变成, 比如A到B权重为7。施展魔法之后,A和B通过该到达

2022-07-31:给出一个有n个点,m条有图, 你可以施展魔法,把有,变成, 比如A到B权重为7。施展魔法之后,A和B通过该到达彼此代价都是7。...求,允许施展一次魔法情况下,1到n最短路,如果不能到达,输出-1。 n为点数, 每条用(a,b,v)表示,含义是a到b这条,权值为v。...点数量 <= 10^5,数量 <= 2 * 10^5,1 <= 权值 <= 10^6。 来自网易。 答案2022-07-31: 单元路径最短算法。dijkstra算法。 点扩充,扩充。...("测试结束"); } // 为了测试 // 相对暴力解 // 尝试每条有,都变一次,然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好答案 fn min1(n: i32, roads...// 尝试每条有,都变一次,然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好答案 func min1(n int, roads [][]int) int { ans := 2147483647

69410

networkx是什么

对于networkx创建图,允许一条两个顶点是相同,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条,即出现平行。...networkx import networkx as nx 图分类 Graph:指图(undirected Graph),即忽略了两节点间方向。...DiGraph:指有图(directed Graph),即考虑了有向性。 MultiGraph:指多重图,即两个结点之间数多于一条,又允许顶点通过同一条和自己关联。...)图中添加多条;在添加时,如果顶点不存在,那么networkx会自动把相应顶点加入到图中。...,同时设置得属性 ##权重weight是非常有用和常用属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于在添加时设置权重,该函数参数是三元组,前两个字段是顶点ID属性,用于标识一个

4.8K60

知识图谱之社交网络分析(SNA)之python处理

知识图谱如火荼,首先推荐在python下进行社交网络分析networkx 建立图网络 图 import networkx as nx G = nx.Graph()...#添加一条2-3(隐含着添加了两个节点2、3) G.add_edge(3,2) #对于图,3-2与2-3被认为是一条...(3, 2)] 2 同时,有图和图是可以相互转化,分别用到Graph.to_undirected() 和 Graph.to_directed()两个方法。...带权图 有图和图都可以给赋予权重,用到方法是add_weighted_edges_from,它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数,其中u是起点,v是终点,w是权重。...如果想读取权重,可以使用get_edge_data方法,它接受两个参数u和v,即起讫点。

3.7K31

networkx(图论)是什么

对于networkx创建图,允许一条两个顶点是相同,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条,即出现平行。...networkx import networkx as nx 图分类 Graph:指图(undirected Graph),即忽略了两节点间方向。...DiGraph:指有图(directed Graph),即考虑了有向性。 MultiGraph:指多重图,即两个结点之间数多于一条,又允许顶点通过同一条和自己关联。...)图中添加多条;在添加时,如果顶点不存在,那么networkx会自动把相应顶点加入到图中。...,同时设置得属性 ##权重weight是非常有用和常用属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于在添加时设置权重,该函数参数是三元组,前两个字段是顶点ID属性,用于标识一个

3.9K21

Networkx:Python图论与复杂网络建模工具

同时,Networkx 也在不断地发展和改进,以满足用户需求和期望。 在这篇文章,我将大家介绍 Networkx 一些主要特性,以及如何使用 Networkx 进行网络分析。...以下是 Networkx 一些主要特性: 数据结构包括但不限于:有图、图、多重图等。 内置常用图与网络分析算法,最短路径、最大流、最小生成树、网络中心性分析等。...以下是一些可能问题以及解决方案: 安装问题:在某些系统,可能会遇到安装 Networkx问题。确保你 Python 环境已经安装了所有必要依赖库, NumPy 和 SciPy。...权重问题:在处理带权重图时,可能会遇到无法正确获取或设置权重问题。这可能是因为在创建时没有正确设置权重,或者在获取权重时使用了错误键。...确保在创建时设置了正确权重,并在获取权重时使用正确键。 以上是一些使用 Networkx 库可能会遇到问题以及解决方案,希望对你有所帮助。

41410

Python社交网络——NetworkX入门

用于图、有图和多重图数据结构 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、随机图和合成网络生成器 节点可以是“任何东西”(例如,文本、图像、XML记录) 可以容纳任意数据(例如,权重...,时间序列) 图 Python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 图网络 G1 = nx.Graph() G1....(元组集合(列表))(默认全集),形状,大小,透明度,等 nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos, edgelist=elarge) nx.draw_networkx_edges...所有代码 Python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 图网络 G1 = nx.Graph() G1.add_edge...(元组集合(列表))(默认全集),形状,大小,透明度,等 nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos, edgelist=elarge) nx.draw_networkx_edges

1.4K40

Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图?

1 简单引入 日常工作、生活我们经常会遇到一些复杂事务关系,比如人物关系,那如何才能清楚直观看清楚这些任务关系呢?...; NetworkX可以用来创建各种类型网络,包括有图和图; 提供各种方法来添加、删除和修改网络节点和; NetworkX还提供许多图算法和分析工具; NetworkX还提供多种方式来可视化网络...import reportviews 四种图即为: 图 说明 Graph 多重图 DiGraph 多重图 MultiGraph 有多重图 MultiDiGraph 有多重图...定义两个权重,s起点,e终点,w权重edge1 = (s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w'weight'...权重,s起点,e终点,w权重 edge1 = [(s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w['weight

59460

SDN应用路由算法实现工具之Networkx

networkx支持创建简单图、有图和多重图(multigraph);内置许多标准图论算法,节点可为任意数据,如图像文件;支持任意值维度,功能丰富,简单易用。...在networkx对于二者实现将在如下介绍。 Dijkstra 无论有图还是图均可以使用Dijkstra算法,G为networkx生成图数据结构。source为起点,target为终点。...起点、终点和权重均为可选参数。...除了以上提到几个算法以外,networkx还针对很多需求设计了变种函数,返回同样长度多条最佳路径算法等,读者可根据需求自定义学习内容。...Traversal 在某些网络应用场景,会使用到遍历算法,BFS(Breadth First Search)/DFS(Depth First Search)算法, networkx已经定义好对应函数

3K90

python数据结构之图

使用NetworkX,您可以以标准和非标准数据格式加载和存储网络,生成多种类型随机和经典网络,分析网络结构,构建网络模型,设计新网络算法,绘制网络,等等 要实现和节点示意如下,不过在实现过程均以图为主...(g) plt.show() 结果如下: 2、通过列表实现图,并绘制出来: def testGraphaddfrom(): g = nx.Graph() # 创建空图...(g) plt.show() 结果如下: 3、在图可视化追加节点标签和标签 def testGraphlabelpic(): # 数组,7个节点,13条,有图 #...nx.draw_networkx_edge_labels(g, pos, edge_labels=edge_labels) plt.show() 结果如下: 4、在图可视化中继续追加节点位置和权重...plt.show() 要 6、测试networkx关于日常操作基本函数 def testGraphfunc(): # 数组,7个节点,13条,有图 # a b c

1.6K20

基于networkx分析Louvain算法社团网络划分

在图概念,点空间位置,区直长短都无关紧要,重要是其中有几个点以及那些点之间有变相连。  图1:图示例  2有图和图 最基本图通常被定义为“图”,与之对应则被称为“有图”。...两者唯一区别在于,有图中是有方向性。  图2:有图和图  注:上图左边为图,右边为有图。黑色加粗部分表示方向。比如:1—>2便是是1到2这个方向。 ...比如上图2:左边图顶点2度是3.右边有图点点2出度是2,入度是1.  4图连通性 在图G,若顶点u,v之间有路(即找到有u到v之间相连)则称u,v连通。...2.2Networkx使用  1创建图添加节点和 G = nx.Graph() # 创建图(nx.DiGraph() 创建有图)  G.add_node(0) # 添加一个节点  G.add_nodes_from...求最大连通子图实现都是基于有,所以在读取数据时候,添加时候都是双向,这样保证求出来最大连通子图和图是一样。’’’

3.5K30

Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图?

1 简单引入 日常工作、生活我们经常会遇到一些复杂事务关系,比如人物关系,那如何才能清楚直观看清楚这些任务关系呢?...; NetworkX可以用来创建各种类型网络,包括有图和图; 提供各种方法来添加、删除和修改网络节点和; NetworkX还提供许多图算法和分析工具; NetworkX还提供多种方式来可视化网络...import reportviews 四种图即为: 图 说明 Graph 多重图 DiGraph 多重图 MultiGraph 有多重图 MultiDiGraph 有多重图...If dim<2, a ValueError is raised. 2.3 Networkx一个示例 比如一个几个节点图: # -*- coding: utf-8 -*- import subprocess...定义两个权重,s起点,e终点,w权重edge1 = (s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w'weight'

41320

Python Networkx基础知识及使用总结

3.Gephi统计 平均度(degree)——计算每个节点度,并统计相同度节点数量。有平均度:所有点度数总和/节点数*2;图:所有点度数总和/节点数。...节点度越高,连接它点就越多,说明该点越关键。 平均加权度(weighted degree)——权重是指,取得某个点一条,如果该源为该节点,则该权重为加权出度,反之为加权入度。...加权度为加权出度和加权入度总和。有平均加权度:加权度总和/2*节点数;平均加权度:加权度总和/节点数。 网络直径(graph distance)——网络任意两结点间距离最大值。...图密度(graph density)——有图:数/(节点数节点数-节点数);图:数2/(节点数节点数-节点数)。...二、Pythonnetworkx模块使用 1.建立图 import networkx as nx G=nx.Graph()#创建空简单图 G=nx.DiGraph()#创建空简单有图 G=nx.MultiGraph

9.4K20

【教程】PyG入门,初步尝试运行第一行GNN代码

例如,我们可以很容易地推断出图中是否存在孤立节点(即不存在通往任何节点),图中是否包含自循环(即(v,v)∈E),或者图是否是(即对于每条(v,w)∈E,也存在(w,v)∈E)。         ...重要是,PyG不区分有图和图,并将图视为有一个特例,其中edge_index每个条目都存在反向。         ...,即使在训练我们模型权重之前,该模型产生节点嵌入与图社区结构非常相似。...否则,PyTorch文档提供了一个关于如何在PyTorch训练神经网络良好介绍。         请注意,我们半监督学习方案是由以下一行实现。...总结         对GNN和PyTorch Geometric世界第一次介绍到此结束。在后续课程,你将学习如何在一些真实世界图数据集上实现最先进分类结果。

1.4K40

用图机器学习探索 A 股个股相关性变化

只有一个属性,即权重。...权重代表源点和目标点所代表两支股票所属上市公司业务上相似度——相似度具体计算方法参考 7,8:取一段时间(2014 年 1 月 1 日 - 2020 年 1 月 1 日)内,个股日收益率时间序列相关性...表2: 集示例 源点 ID 目标点 ID 权重 11 12 0.493257968 22 83 0.517027513 23 78 0.606206233 2 12 0.653692415...JGraphT JGraphT 是一个开放源代码 Java 类库,它不仅为我们提供了各种高效且通用图数据结构,还为解决最常见图问题提供了许多有用算法: 支持有权重、非权重边等;...在 JGraphT 中进行图分析 第一步:在 JGraphT 创建一个加权图 graph: Graph graph = GraphTypeBuilder

1.3K20

图论入门——从基础概念到NetworkX

基本概念 图(Undirected Graph) import networkx as nx # 创建一个图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_node(1) G.add_nodes_from...控制台输出结果 - 有图 有权图(Directed Graph) 创建有权图时需要添加权重信息,且可视化代码略有不同: import networkx as nx import matplotlib.pyplot...as plt # 创建一个带权重图 G = nx.Graph() # 添加带权重 G.add_edges_from([ (2, 3, {'diameter': 1.0,'length...度(Degree)定义: 对于图 G,节点 i 度 \text{degree}(i) 是与节点 i 相连数量。...在图中,如果对于每一对不同顶点 u 和 v,都存在至少一条由连接路径从 u 到 v,则该图是连通

54610

【白话机器学习】算法理论+实战之PageRank算法

★ 关于图创建图可以分为图和有图,在 NetworkX 中分别采用不同函数进行创建。...图指的是不用节点之间方向,使用 nx.Graph() 进行创建;有图指的是节点之间是有方向,使用 nx.DiGraph() 来创建。...我们也可以做一个加权图,也就是说是带有权重,使用add_weighted_edges_from 函数从带有权重集合添加。...次数越多代表这个(从发送者到接收者权重越高; 在挖掘阶段:我们主要是对已经设置好网络图进行 PR 值计算,但邮件的人物有 500 多人,有些人权重可能不高,我们需要筛选 PR 值高的人物...而上面介绍过在 NetworkX 添加权重(即使用 add_weighted_edges_from 函数)时候,接受是 u、v、w 三元数组,因此我们还需要对格式进行转换,具体转换方式见代码。

1.6K40

一文读懂Python复杂网络分析库networkx | CSDN博文精选

Graph-图 节点 属性 有图和图互转 3....DiGraph-有图 一些精美的图例子 环形树状图 权重图 Giant Component Random Geometric Graph 随机几何图 节点颜色渐变 颜色渐变 Atlas 画个五角星...networkx支持创建简单图、有图和多重图(multigraph);内置许多标准图论算法,节点可为任意数据;支持任意值维度,功能丰富,简单易用。...DiGraph:多重图 MultiGraph:有多重图 MultiDiGraph:有多重图 空图对象创建方式 1import networkx as nx 2G=nx.Graph...可以看到,在代码已经设置好了这22个神经元以及它们之间连接情况,但绘制出来结构却是这样: 这显然不是想要结果,因为各神经连接情况不明朗,而且很多神经都挤在了一起,看不清楚。

24.6K42

复杂系统: 网络主宰着我们世界

网络理论,也被称为图论,使我们能够分析和理解网络结构和特性。各种度中心性、介数中心性和聚类系数等指标可以用来量化网络节点和重要性和特征。这些指标帮助我们识别复杂系统关键组件、模式和关系。...pythonCopy codeimport networkx as nx# 创建一个空图G = nx.Graph()# 添加节点G.add_node(1)G.add_node(2)G.add_node...它提供了一组丰富工具和算法,用于分析、理解和可视化各种类型网络结构。 NetworkX支持创建多种类型网络,包括有图、图、加权图等。用户可以根据自己需求选择合适网络类型。...NetworkX提供了丰富图算法,用于计算网络各种常用指标。例如,用户可以通过NetworkX计算节点度中心性、接近中心性、介数中心性等指标,了解网络节点重要性。...此外,NetworkX还提供了用于查找最短路径、社区发现、网络连通性等常用算法。通过这些算法,用户可以深入分析网络结构和特性,并从中获得有价值信息。

17720

图论与图学习(二):图算法

我们只会介绍 networkx 实现最常见基本算法。...最小权重生成树 最小权重生成树(minimum spanning tree)是图(一个树)一个子图,其用权重和最小连接了图中所有节点。 最小生成树应该用于图。...我们可以使用下面的方法测试相连图: nx.is_weakly_connected(G) nx.is_strongly_connected(G) 或使用下面的方法测试图: nx.is_connected...度较高节点连接是其它社群节点。 对于一个给定图,在 networkx ,聚类系数很容易算出。...Neo4J 对 PageRank 算法总结 PageRank 通常是在有图上计算,但也可通过将有图中每条转换成两条而在图上执行。

3.5K22
领券