我有一个这样的嵌套元组： mostfrequent = (('16.37.97.17', '178.237.19.228', '55177', '443', '6', '1', '46'), ('16.37.97.17', '178.237.17.97', '44492', '443',
我有一个包含三列的数据框. data['subdomain'], data['domain'], data ['IP'] 我想为子域的每个元素构建一个二分图 对应于相同的域,权重是它的次数相对应. 例如,我的数据可能是： subdomain , domain, IP test1, example.org, 10.20.30.40 something, site.com, 30.50.70.90 tes
我正在努力解决以下问题.我想绘制一个大约100个节点的圆形图,我必须根据之前的分类手动定位它们.这些节点有一个指定的标签,用不同的文本长度描述它们,我想把这个标签放在节点附近.下图是我想要获得的(我绘制蓝色圆圈只是为了表明标签在外围完美对齐)： https://i.stack.imgur.com/Qr
我是使用Python处理图形的新手：NetworkX.到现在为止我使用过Gephi.标准步骤(但不是唯一可行的)是： >从表格/电子表格加载节点信息;其中一列应该是ID,其余的是关于节点的元数据(节点是人,因此性别,组…通常用于着色).喜欢： id;NormalizedName;Gender per1;Jesús;male per2;Abraham;ma
我创建了我的图表,到目前为止一切看起来很棒,但是我想在创建后更新节点的颜色. 我的目标是可视化DFS,我将首先显示初始图形,然后在DFS解决问题时逐步显示颜色节点. 谢谢 UPDATE 如果有人有兴趣,可以在Github获得示例代码解决方法:您只需指定一个颜色映射,将颜色映射到每个节点并将
喜欢在标题中说我有一个属性错误. 这是我的代码： from sympy import * import numpy as np import networkx as nx G=nx.Graph() with open ("testing.txt", "r") as myfile: Matrice=eval(myfile.readline()) Matnum = np.array(np.array(Matrice)) Matnum = Matn
我使用networkx找到二分图的maximum cardinality matching. 匹配的边缘对于特定图形不是唯一的. 有没有办法找到所有最大匹配？ 对于以下示例,下面的所有边可以是最大匹配： {1：2,2：1}或{1：3,3：1}或{1：4,4：1} import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.MultiDiGraph()
在Python中使用Networkx,我试图想象出不同的电影评论家如何偏向某些制作公司.为了在图表中显示这一点,我的想法是将每个生产公司节点的位置固定到一个圆圈中的单个位置,然后使用spring_layout算法定位剩余的电影评论节点,这样一个人可以很容易看看一些评论家如何更多地吸引某些制片
更新： 所写的问题与Networkx版本相关< 2.0. from_pandas_dataframe方法has been dropped.要在Networkx> = 2.0中完成相同的任务,请参阅对已接受答案的更新. 尝试使用networkx的from_pandas_dataframe从pandas DataFrame创建一个MultiGraph()实例.我在下面的例子中做错了什么？ In [1]
我设法正确生成了图形,但是对于以下两个不同的代码行,一些更多的测试结果表明结果不一致： nx.draw_circular(h,edge_color=[h.edge[i][j]['color'] for (i,j) in h.edges_iter()], width=[h.edge[i][j]['width'] for (i,j) in h.edges_iter()]) nx.draw_circular(h,edge_color=lis
我现在一直在与这个问题作斗争,我知道这很简单 – 但我对Python或NetworkX没什么经验.我的问题非常简单,我试图绘制一个大型数据集(大约200行/列)的矩阵,看起来像这样.第一行和第一列是相同的. A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K A,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0 B,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0 C,1,0,0,
使用graphviz neato正确绘制以下多图(即平行边不重叠)以生成png(如this answer所示) import networkx as nx nx.MultiGraph ([(1,2),(1,2),(1,2),(3,1),(3,2)]) nx.write_dot(Gm,'multi.dot') !neato -T png multi.dot > multi.png 但是,使用Networkx的绘图功能并不能解决问题 n
我有一个不同位置的图表： import networkx as nx G = nx.Graph() for edge in Edge.objects.all(): G.add_edge(edge.from_location, edge.to_location, weight=edge.distance) 位置(节点)有不同的类型(厕所,建筑物入口等)我需要找到从某个给定位置到特定类型的任何位置的最
我希望每个节点都有一个ipaddress字符串,纬度和经度值.另外,如何在查找networkx创建的图形时获取指向此类对象的指针？解决方法:NetworkX基于图形可以像字典一样运行的想法.您不需要自定义对象充当节点,因为节点可以将任意属性添加到其“词典”中. 考虑以下交互式会话： >>> import ne
我想在大量的图上对Bellman ford算法进行执行时间分析,为了做到这一点,我需要生成大量的随机DAGS,并且可能具有负边缘权重. 我在python中使用networkx. networkx库中有很多随机图生成器,但是将返回带有边权重和源顶点的有向图的那个. 我使用的是networkx.generators.directed.gnc_g
以下代码： for j in reversed(range(0,15)): print i successors = g.successors(totuple(total_nodes[j,:])) array = [0,0,0,0] a=0 i = i+1 for succ in successors: print g.node[succ] array[a]=g.node[succ] a+=1 print array pri
我使用networkx构建了一个有向加权图,我可以绘制它,但即使图形非常小,它也经常交叉边.我也使用pygraphviz,但我无法添加标签.有人可以帮助我吗？ edge_labels=dict([((u,v,),d['weight']) for u,v,d in DG.edges(data=True)]) pylab.figure(1) pos=nx.spring
我有一个CSV文件,代表图表的邻接矩阵.但是,该文件的第一行是节点的标签,第一列也是节点的标签.如何将此文件读入networkx图形对象？有没有一个整洁的pythonic方式来做到这一点没有黑客攻击？ 我到目前为止的审判： x = np.loadtxt('file.mtx', delimiter='\t', dtype=np.str) row_header
我想通过NetworkX在IPython笔记本中创建连接图.以前,我用 erdos_renyi_graph 生成随机图,但我从来没有得到连接图,我想用这个图来证明我的图是一个小世界网络.但无法计算未连接图的平均最短路径.所以请告诉我如何通过NetworkX生成连接图.解决方法:由于您没有提到图表的确切参数,
这应该是一个微不足道的问题.但我很困惑.我想在图的标题中打印由NetworkX计算的值： y=nx.average_clustering(G) 我应该如何正确地写行： plt.title('<C>='y) 标题是计算的单词和值的组合.解决方法:字符串格式是您正在努力的方式. plt.title('<C>={}'.format(y)) 为这个例子做了
获得有向图的所有边对的最佳方法是什么.我只需要那些方向相反的边缘.我需要用它来比较关系的对称性. 我寻求以下结果(虽然我不确定是获得结果的最佳形式) 输入： [(a,b,{'weight':13}), (b,a,{'weight':5}), (b,c,{'weight':8}), (c,b,{'weight':6}), (c,d,{'weight':3}), (c
我如何用图表创建图表 – 每个节点的预定义连接数,例如3 – 给出连接的分配(比如给定均值的泊松分布) 谢谢解决方法:如果您使用的是NetworkX,则可以尝试“配置模型”. 这在SO问题Generating a graph with certain degree distribution?中进行了讨论 在图论理论术语中,连接数称为
我想知道如何在我的情节中添加一个颜色条.我必须遵循代码,通过读取gml文件绘制图形.我有一组数字作为颜色分配给边缘,我只想在图表旁边看到一个颜色条,这样我就可以分析颜色了.当我添加plt.colorbar(g)时,它给了我错误.如何在不经历实际构建色条的所有过程的情况下添加色条？ H = nx
我对NetworkX有一个错误,说’模块’没有属性’from_pandas_dataframe’. 我有一个名为nflroster的数据框格式为： Index . . . Player Team Year 0 . . . Player1 Team1 2014 1 . . .Player2 Team1 2014 2 .
在networkX中,我有一棵树作为DiGraph(). #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import networkx as nx t = nx.DiGraph() t.add_edge(1,'r') t.add_edge(2,'r') t.add_edge(3,'r') t.add_edge(4,2) t.add_edge(5,2) t.add_edge(6,5) print t.edge
