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NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图（multigraph）；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富，简单易用。
引入模块
import networkx as nx print nx
例1：
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() #建立一个空的无向图G G.add_node(1) #添加一个节点1 G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3） G.add_edge(3,2) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边 print "nodes:", G.nodes() #输出全部的节点： [1, 2, 3] print "edges:", G.edges() #输出全部的边：[(2, 3)] print "number of edges:", G.number_of_edges() #输出边的数量：1 nx.draw(G) plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show()
输出
nodes: [1, 2, 3] edges: [(2, 3)] number of edges: 1
例2：
#-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) #加点 G.add_nodes_from([3,4,5,6]) #加点集合 G.add_cycle([1,2,3,4]) #加环 G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)]) #加边集合 nx.draw(G) plt.savefig("youxiangtu.png") plt.show()
例1：
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_nodes_from([3,4,5,6]) G.add_cycle([1,2,3,4]) G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)]) nx.draw(G) plt.savefig("youxiangtu.png") plt.show()
注：有向图和无向图可以互相转换，使用函数：
例如，例子中把有向图转化为无向图：
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_nodes_from([3,4,5,6]) G.add_cycle([1,2,3,4]) G.add_edge(1,3) G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)]) G = G.to_undirected() nx.draw(G) plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show()
有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是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。
例1：
#!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() #建立一个空的无向图G G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3） G.add_weighted_edges_from([(3, 4, 3.5),(3, 5, 7.0)]) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边 print G.get_edge_data(2, 3) print G.get_edge_data(3, 4) print G.get_edge_data(3, 5) nx.draw(G) plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show()
输出
{} {‘weight‘: 3.5} {‘weight‘: 7.0}
计算1：求无向图的任意两点间的最短路径
# -*- coding: cp936 -*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #计算1：求无向图的任意两点间的最短路径 G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(4,5),(4,6),(5,6)]) path = nx.all_pairs_shortest_path(G) print path[1]
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原文地址：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/5423131.html
