python之networkx库小结

备战数模，还是知道多点好。networkx这个库的话，画网络图贼好用。

一、安装

安装的话，跟其他包的安装差不多吧。我用的是anaconda就不用装了。其他的话，就用pip install networkx吧，最好的话，需要装下malplotlib这个库。

二、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() #创建空的多图
G=nx.MultiDiGraph() #创建空的有向多图
 
  
  

加点、加边

 
  
  
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([ 2, 3]) #加列表中的点

G.add_edge( 1, 2) #加边，起点是1终点是2
G.add_weight_edge( 1, 2, 3.0) #第三个是权值
G.add_edges_from(list) #添加列表中的边
G.add_weight_edges_from(list)
 
  
  

删除点和边的话

 
  
  
G.remove_node()
G.remove_nodes_from()
G.remove_edge()
G.remove_edges_from()
G.clear()
 
  
  

遍历点和边的话

 
  
  
G.add_nodes_from([ 1, 2, 3])
for n in G.nodes():
print(n)
G.add_edges_from([( 1, 2),( 1, 3)])
for e in G.edges():
print(e)
print(G.degree())
 
  
  

输出：

 
  
  
1
2
3
( 1, 2)
( 1, 3)
[( 1, 2), ( 2, 1), ( 3, 1)] #1这个点有两条边连着，2、3只有一条边连着
 
  
  

一些特殊的图的生成：

 
  
  
k_5=nx.complete_graph( 5) #完全图
k_3_3=nx.complete_bipartite_graph( 3, 3) #完全二分图
 
  
  

三、画网络图

这就要用到matplotlib这个库了。

 
  
  
from matplotlib import pyplot as plt
import networkx as nx
G=nx.Graph()
G.add_nodes_from([ 1, 2, 3])
G.add_edges_from([( 1, 2),( 1, 3)])
nx.draw_networkx(G)
plt.show()
 
  
  

输出：

这个应该是最简单的用法了。复杂的图的，还有各种参数的使用只能去networkx的GitHub上看了

四、最短路径的运用

1、无权无向图最短路径

 
  
  
from matplotlib import pyplot as plt
import networkx as nx
G=nx.path_graph( 5)
path=nx.single_source_shortest_path(G, 2)
length=nx.single_source_shortest_path_length(G, 2)
print(path)
print(length)
nx.draw_networkx(G)
plt.show()
 
  
  

输出：

 
  
  
{ 2: [ 2], 1: [ 2, 1], 3: [ 2, 3], 0: [ 2, 1, 0], 4: [ 2, 3, 4]}
{ 2: 0, 1: 1, 3: 1, 0: 2, 4: 2}
 
  
  

2、有权无向图

以我上个博客为例子吧。

 
  
  
from matplotlib import pyplot as plt
import networkx as nx
nodes=[ 0, 1, 2, 3, 4]
edges=[( 0, 1, 10),( 0, 3, 30),( 0, 4, 100),( 1, 2, 50),( 2, 3, 20),( 2, 4, 10),( 3, 4, 60)]
G=nx.Graph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_weighted_edges_from(edges)
path=nx.single_source_dijkstra_path(G, 4)
length=nx.single_source_dijkstra_path_length(G, 4)
print(path)
print(length)
nx.draw_networkx(G)
plt.show()
 
  
  

输出：

 
  
  
{ 4: [ 4], 0: [ 4, 2, 3, 0], 2: [ 4, 2], 3: [ 4, 2, 3], 1: [ 4, 2, 1]}
{ 4: 0, 2: 10, 3: 30, 1: 60, 0: 60}
 
  
  

可以好好跟我的上个博客对比一下。

五、参考

https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9

**转自**：https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79189660