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本篇文章給大家分享的是有關python networkx 根據圖的權重畫圖實現,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
首先輸入邊和邊的權重,隨后畫出節點位置,根據權重大小劃分實邊和虛邊
#coding:utf-8 #!/usr/bin/env python """ An example using Graph as a weighted network. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)""" try: import matplotlib.pyplot as plt except: raise import networkx as nx G=nx.Graph() #添加帶權邊 G.add_edge('a','b',weight=0.6) G.add_edge('a','c',weight=0.2) G.add_edge('c','d',weight=0.1) G.add_edge('c','e',weight=0.7) G.add_edge('c','f',weight=0.9) G.add_edge('a','d',weight=0.3) #按權重劃分為重權值得邊和輕權值的邊 elarge=[(u,v) for (u,v,d) in G.edges(data=True) if d['weight'] >0.5] esmall=[(u,v) for (u,v,d) in G.edges(data=True) if d['weight'] <=0.5] #節點位置 pos=nx.spring_layout(G) # positions for all nodes #首先畫出節點位置 # nodes nx.draw_networkx_nodes(G,pos,node_size=700) #根據權重,實線為權值大的邊,虛線為權值小的邊 # edges nx.draw_networkx_edges(G,pos,edgelist=elarge, width=6) nx.draw_networkx_edges(G,pos,edgelist=esmall, width=6,alpha=0.5,edge_color='b',style='dashed') # labels標簽定義 nx.draw_networkx_labels(G,pos,font_size=20,font_family='sans-serif') plt.axis('off') plt.savefig("weighted_graph.png") # save as png plt.show() # display
以上就是python networkx 根據圖的權重畫圖實現,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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