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

Networkx-寻找multiDigraph的平行边

Networkx是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了一组用于构建、分析和可视化网络的工具和算法。

在Networkx中,multiDigraph是指有向图中允许存在平行边的图。平行边是指两个节点之间存在多条边的情况。

寻找multiDigraph的平行边可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个multiDigraph对象:
代码语言:txt
复制
import networkx as nx

G = nx.MultiDiGraph()
  1. 添加节点和边:
代码语言:txt
复制
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 2)
  1. 寻找平行边:
代码语言:txt
复制
parallel_edges = []
for u, v, key, data in G.edges(keys=True, data=True):
    if G.number_of_edges(u, v) > 1:
        parallel_edges.append((u, v, key))

在上述代码中,我们使用G.edges(keys=True, data=True)来遍历所有边,并使用G.number_of_edges(u, v)来获取两个节点之间的边数。如果边数大于1,则表示存在平行边。

Networkx提供了丰富的功能和算法,可以用于分析和操作各种类型的网络。它在社交网络分析、生物信息学、交通网络等领域有广泛的应用。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中与网络相关的产品包括云服务器、负载均衡、弹性公网IP等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python 已知平行形三个点,求第四个点案例

import numpy as np #已知平行形三个点,求第四个点 #计算两点之间距离 def CalcEuclideanDistance(point1,point2): vec1 = np.array...,判断邻边AB和AC,利用向量法以及平行形法则,可以求得第四个点D def JudgeBeveling(point1,point2,point3): dist1 = CalcEuclideanDistance...Ground truthIOU(Python) 1.先求任意四个点连成四面积 这个问题可以用下面的图简单看一下 ?...3.并面积 交面积计算完后,可以用下面的公式(S1:四形1面积、S2:四形2面积、iu:交面积) 并面积=S1-iu+S2 4.IOU 交面积/并面积 5.测试 (1) ? (2) ?...v2是向量方法计算 v3是shapely包计算 以上这篇python 已知平行形三个点,求第四个点案例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

99430

Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图?

; NetworkX可以用来创建各种类型网络,包括有向图和无向图; 提供各种方法来添加、删除和修改网络中节点和; 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...以下是源码内容 from .graph import Graph from .digraph import DiGraph from .multigraph import MultiGraph from .multidigraph...import MultiDiGraph from .ordered import * from .function import *from networkx.classes import filtersfrom...DiGraph 无多重有向图 MultiGraph 有多重无向图 MultiDiGraph 有多重有向图 而本文我们要用是 Graph,它主要是用点和线来刻画离散事务集合,每对事务之间以某种方式相联系数学模型...和标签 图布局pos = nx.circular_layout(self.my_graph)点 nx.draw_networkx_nodes(self.my_graph, pos, alpha=1,

44020

Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图?

; NetworkX可以用来创建各种类型网络,包括有向图和无向图; 提供各种方法来添加、删除和修改网络中节点和; 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...以下是源码内容 from .graph import Graph from .digraph import DiGraph from .multigraph import MultiGraph from .multidigraph...import MultiDiGraph from .ordered import * from .function import *from networkx.classes import filtersfrom...DiGraph 无多重有向图 MultiGraph 有多重无向图 MultiDiGraph 有多重有向图 而本文我们要用是 Graph,它主要是用点和线来刻画离散事务集合,每对事务之间以某种方式相联系数学模型...和标签 图布局pos = nx.circular_layout(self.my_graph)点 nx.draw_networkx_nodes(self.my_graph, pos, alpha=1,

61060

networkx是什么

图是由顶点、和可选属性构成数据结构,顶点表示数据,是由两个顶点唯一确定,表示两个顶点之间关系。顶点和也可以拥有更多属性,以存储更多信息。...对于networkx创建无向图,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。...MultiDiGraph:多重图有向版本。...创建图对象方式: G = nx.Graph() # 创建无向图 G = nx.DiGraph() # 创建有向图 G = nx.MultiGraph() # 创建多重无向图 G = nx.MultiDigraph...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

一点networkx使用技巧

() #allows multiple edges between any pair of nodes #(多重无向图,允许任意两个节点之间有多条)nx.MultiDiGraph...同理,对于操作也如上:G.add_edge(1,2,weight=4.7)G.add_edges_from([(3,4),(4,5)],color='red')G.add_edges_from([(...1,2,{'color':'blue'}), (2,3,{'weight':8})])edges = G.edges(data=True)如果你想访问某一个属性,可以这样:图片由于nx由于nx存储图逻辑结构本质上是领接表结构...,所以你可以这样遍历节点:for n in G: print(n)output:12345或者遍历每个节点近邻以及两者之间属性:for n,nbrs in G.adjacency():...friend'}}2 1 {0: {'relation': 'friend'}, 1: {'relation': 'neighbor'}, 2: {'relation': 'friend'}}可以看到对于同一之间不同属性

40750

加工中心自动找正方法宏程序

如何利用分中棒或寻器自动找正工件并进行自动对刀参数输入,这里做了一个宏程序来实现。...在工件坐标系X1O1Y1中平行于Y1轴每边任意取一点(即点E和点F);在平行于轴任取一点(即点D),另一任取两点(即点A和点B)进行测量。...本文提出方法是通过分中棒或寻器自动寻找工件位置与姿态,并将获得参数输入到机床中,通过程序进行后置处理。...为实现自动找正,必须解决主要问题是自动寻找并得出工件装夹后实际位置与加工程序设定理想位置之间所需旋转角度。...自动,将点F机床坐标X值赋于#102 M00 手动 ,将寻器移到工件点D #113=#5022 自动,将点D机床坐标Y值赋于#113 M00 手动,将寻器移到工件

94240

Python基于network模块制作电影人物关系图

在我们生活世界中,每一个人以及每一个事物相互之间都存在着关系,有直接关系,也有间接关系,最终会形成一个无形关系网。...network模块有四种图:Graph、DiGraph、MultiGraph、MultiDigraph,分别为无多重无向图、无多重有向图、有多重无向图、有多重有向图。...位置是长度为2序列 #edgelist:边缘元组集合,只绘制指定,默认值为G.edges() #width宽度,默认值为1.0 #alpha透明度,默认值为1.0(不透明),0为完全透明 #...edge_color颜色,默认值为黑色 #style样式,默认值为实线。...使用力引导算法Fruchterman-Reingold排列点画图,可以大大减少交叉,只需要改两行代码即可: #用Fruchterman-Reingold算法排列节点 pos=nx.spring_layout

1.6K20

Python数据分析 利用NetworkX绘制网络图

networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图;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。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络结构、动力学及其功能。...NetworkX基础知识 创建图 可以利用networkx创建四种图: Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重无向图、无多重有向图、有多重无向图...import network as nx G = nx.Graph() G = nx.DiGraph() G = nx.MultiGraph() G = nx.MultiDiGraph() 网络图加点和加...o’标识) alpha: 透明度 (默认是1.0,不透明,0为完全透明) width: 宽度 (默认为1.0) edge_color: 颜色(默认为黑色) style: 样式(默认为实现,可选...:{DG.nodes}') print(f'输出节点数量:{DG.number_of_nodes()}') # 添加 传入列表 列表里每个元素是一个元组 元组里表示一个点指向另一个点 DG.add_edges_from

7.3K42

华为这项技术能力让双十一更有料!

如此热闹场面怎么能少得了折叠屏手机参与!伴随着EMUI 11.0升级,攻城狮大大们从用户痛点出发,改善用户体验,平行视界持续升级。...升级后平行视界,实用性超乎想象,展现了折叠屏强大软件、硬件能力。快和小编一起看看吧。 1.锁定直播购物:支持直播购物 升级平行视界后,沉浸“买买买”你就可以一边看直播一购物。...例如你正在直播间观看直播,点击直播中购物,左边继续观看直播,右边查看商品详情,可以实现边看直播,和店铺客服沟通或购物。充分利用平行视界功能进行直播购物,直播不间断,抢拍快人一步!剁手停不下来!...这样一来,消费者有充足时间来做选择,不会因为时间紧张、来回切换而错过抢购。折叠屏手机App分屏功能为消费者寻找最便宜、最合理价格商品提供了极大便利。...4.平行视界:目录+商详,商品对比,商详+客服 商品详情快切,可减少页面跳转感,提供更好浏览体验,使商品查找更加高效。

72030

❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络图 ❤️

networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图;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。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络结构、动力学及其功能。...创建图 可以利用 networkx 创建四种图: Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重无向图、无多重有向图、有多重无向图、有多重有向图。...import network as nx G = nx.Graph() G = nx.DiGraph() G = nx.MultiGraph() G = nx.MultiDiGraph() 2....1.0) edge_color: 颜色(默认为黑色) style: 样式(默认为实现,可选: solid | dashed | dotted | dashdot with_labels:节点是否带标签...:{DG.nodes}') print(f'输出节点数量:{DG.number_of_nodes()}') # 添加 传入列表 列表里每个元素是一个元组 元组里表示一个点指向另一个点 DG.add_edges_from

1.6K31

【他山之石】python从零开始构建知识图谱

知识图谱就是一组节点和构成三元组。 这里节点A和节点B是两个不同实体。这些节点由代表两个节点之间关系连接,也被称为一个三元组。 ?...这样我们就提取了实体22-year-old和ATP Challenger tournament 4、关系抽取Extract Relations 然后我们需要提取关系,也就是知识图谱上”: ?...3、抽取"主语-宾语"对Entity Pairs Extraction 这些节点将是出现在维基百科句子中实体。是这些实体之间相互连接关系。...节点将表示实体,节点之间或连接将表示节点之间关系。 这将是有向图。换句话说,任何连接节点对之间关系不是双向,它只是从一个节点到另一个节点。...by"], "source", "target", edge_attr=True, create_using=nx.MultiDiGraph())

3.6K20

联想g510键盘如何拆装视频_联想g5080键盘怎么拆

接着将笔记本屏幕开到最大角度,最后与笔记本主机平行。...拆卸笔记本电脑键盘方法第一步,寻找突破口。乍一看键盘上没有暴露任何螺丝,除了按键就只看见剩下指示灯面板了。不过从图1可以看到,在面板挡板下面隐藏着固定键盘两粒螺丝。...首先还是消静电,将笔记本在软布上翻过来,注意底部螺钉寻找标记类似内存和键盘图案拆下。...接着将笔记本屏幕开到最大角度,最后与笔记本主机平行。...红色标记是笔记本开关挡板,先从一将开关挡板撬起来,然后慢慢向另一摇动… 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

78610

知识图谱:一种从文本中挖掘信息强大数据科学技术

在这里,我们谈论是相互联系实体,这些实体可以是人员,位置,组织,甚至是事件。 ? 我们可以将图定义为一组节点和。看下图: ? 这里节点A和节点B是两个不同实体。...这些节点由代表两个节点之间关系连接。现在,这是我们可以构建最小知识图谱–也称为三元图。知识图谱有各种形状和大小。...实体对提取 这些节点将成为Wikipedia句子中存在实体。是将这些实体彼此连接关系。我们将以无监督方式提取这些元素,即,我们将使用句子语法。...节点将代表实体,节点之间或连接将代表节点之间关系。 这将是有向图。换句话说,任何连接节点对之间关系不是双向,它只是从一个节点到另一个节点。...by"], "source", "target", edge_attr=True, create_using=nx.MultiDiGraph())

3.7K10

5个可以帮助pandas进行数据预处理可视化图表

分析数据点探索性数据分析(EDA)是在算法数据建模之前制定假设正确步骤。 ? 数据科学行业中一个最常见陷阱是花费数小时为他们项目寻找最佳算法,而没有花足够时间首先理解数据。...同一组数据点可以推断出一些有意义信息。基于我们所寻找,我们需要关注数据另一个方面。一旦我们明确了目标,我们就应该开始考虑我们需要数据点。...我们需要散点图、自相关图、滞后图和平行图。...六大小取决于“网格大小”参数。 ? 热力图(Heatmaps) 热力是我个人最喜欢查看不同变量之间相关性。那些在媒体上跟踪我的人可能已经注意到我经常使用它。...平行坐标图(Parallel coordinates) 把我们大脑包围起来并将其可视化不仅仅是三维数据,这一直是一个挑战。绘制高维数据集平行坐标非常有用。每个尺寸用一条垂直线表示。

1.3K10

说到AR游戏,除了《Pokemon GO》你还知道什么?

让枯燥乏味跑步变得更有意思,跑步过程中不仅会记录玩家所跑里程和燃烧热量等运动指标,玩家也能乐在其中,一游戏一出汗减肥,可谓是两全其美。...《行界:零》 《行界:零》是一款基于LBS玩法解谜类益智AR游戏,玩家需要拿起手机,走到户外,去寻找失落遗迹。...在游戏设定故事背景中,世界末日降临之后,玩家作为一名唯一幸存者,需要寻找失落遗迹并进行解锁,在破乱世界里找到一线生机,从而拯救世界。 ?...玩家需要根据屏幕中箭头指示去寻找遗迹,屏幕中图腾般点即是遗迹。游戏一共有7大类49个遗迹,每个遗迹都有自己故事,把遗迹故事连起来,组成一个波澜壮阔大故事。...《平行王国(Parallel Kingdom)》 《平行王国(Parallel Kingdom)》是一款基于LBS玩法AR策略游戏,玩家在游戏中可根据自己实际位置周边情况构建一个平行王国,并在其中与其他在线玩家一起组队对抗入侵怪物

90440

干货!利用Python绘制精美网络关系图

nx.MultiDiGraph()#有多重有向图 可以创建四种图形,无多重无向图、无多重有向图、有多重无向图、有多重有向图。...])#添加节点2,3 两个命令是不一样需要注意一下哦 3.添加 当然也可以单个添加和多个添加 G.add_edge('x', 'y') # 添加一条起点为x,终点为y G.add_edges_from...4.给图中节点和添加属性 运行样式: - `node_size`: 指定节点尺寸大小(默认是) - `node_color`: 指定节点颜色 (默认是红色,可以用字符串简单标识颜...,为完全透明) - `width`: 宽度 (默认为1.0) - `edge_color`: 颜色(默认为黑色) - `style`: 样式(默认为实现...nx.draw_networkx_edges(net_grid, pos=pos, width=0.3, alpha=0.2)#样式 plt.show() ?

10.8K41

Peter教你谈情说AI | 10支持向量机(1)—SVM原型

从今天起我们学习之旅进入了新阶段,之所以说是新阶段,是因为之前讲几个模型:线性回归、朴素贝叶斯、逻辑回归和决策树等背后数学推导都算初级难度。...由于这些数据是线性可分,所以可以用一条直线将这两类数据分开,这条直线就相当于一个超平面,超平面一数据点所对应y全是红色 ,另一所对应y全是蓝色。 ? 这样,两类样本完美地被绿线分隔开。...那什么样超平面是最佳呢,一个合理策略是:以最大间隔把两类样本分开超平面,是最佳超平面! 其实线性可分支持向量机就是:以找出线性可分样本在特征空间中最大间隔超平面为学习目的分类模型。...寻找最大间隔超平面 我们可以先找到两个平行,能够分离正负例辅助超平面,然后将它们分别推向正负例两侧,使得它们之间距离尽可能大,一直到有至少一个正样本或者负样本通过对应辅助超平面为止——推到无法再推...这两个超平面互相平行,它们范围内区域称为“间隔”,最大间隔超平面位于这两个辅助超平面正中位置与它们平行超平面——图中绿线为最大间隔超平面。 下面我们推导下红蓝绿这三条直线式子: ?

49120

Python Networkx基础知识及使用总结

相关性反映顶点之间关系联系紧密性。 2.网络结构相关度量 度(Degree)——连接在某个节点上数量。度描述是节点连接情况。一个网络度是它包含所有节点平均数。...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。...()#创建空多图 G=nx.MultiDiGraph()#创建空有向多图 2.加点、加 G.add_node(1)#加1这个点 G.add_node(1,1)#用(1,1)这个坐标加点 G.add_nodes_from...3. edges(G[, nbunch]):返回与nbunch中节点相关视图。 number_of_edges(G):返回图中数目。...non_edges(graph):返回图中不存在

9.4K20
领券