作为尝试回答问题Graph isomorphism for jar files的结果,关于如何使用Python将jar文件表示为图形,自然会产生争论. 问题：给定一个jar文件,读取其中包含的文件并创建内容表示为(a)数据结构和(b)图形,它们都适合进一步研究和操作,例如,例如,使用另一个jar文件评估同构.在图中,目录树
如果将相同的边缘添加到networkx边缘数据结构两次,那么节点之间是否有两条边或者只有一条边？例如,弹簧布局是否会显示节点与边[(a,b),(a,b),(a,b),(a,b)]比[(a,b),(a, b)]如果我想加重优势,我该怎么做呢？解决方法:你可以很快地测试它,但它只添加一次.边和节点在图结构中表示为字典,只
我制作了一个生成带有379613734边的图的代码. 但由于内存的原因,代码无法完成.当它通过6200万行时,它占用了大约97％的服务器内存.所以我杀了它. 你有什么想法解决这个问题吗？ 我的代码是这样的： import os, sys import time import networkx as nx G = nx.Graph() ptime = time.ti
我正在编写一段代码来模拟社交网络的演变.这个想法是每个人被分配到一个节点,并且人与人之间的关系(网络上的边缘)被赋予权重1或-1,这取决于该关系是友好的还是不友好的. 使用这个简单的模型,你可以说三个人的三位一体是“平衡的”或“不平衡的”,这取决于三合一边缘的产品是正面的
当我向图表添加路径时： >>> graph = nx.MultiGraph() # Needs to be MultiGraph/MultiDiGraph. >>> graph.add_path([1,2,3,4,5]) >>> graph.add_path([2,6,7]) >>> graph.add_path([4,8,9,10,11]) 如何检索在度数> = 3的节点处拆分的路径？所以我得到： [[1, 2], [
我一直在使用networkx和mplleaflet在传单地图上从nx绘制我的网络.使用我的一个较小的数据集,这非常有效.但是,它不能随着更大的数据而扩展.是否可以将我的图形从networkx导出到geojson或将使用mplleaflet创建的geojson导出到新文件中？我知道networkx中的图形/节点/边缘可以写入json,
我有一个使用模块networkx在python中编写的程序来创建动态图.这是一个平面图,顶点保持不变但边缘发生变化.现在我正在寻找一个允许我以快速和快速的方式做两件事的图书馆： >将顶点绘制为矩形内的格点,即 >能够选择边和顶点来改变它们的颜色,位置,重量等,如图所示. 谢谢解决方法:对于
我想找到所有可能没有边连接它们的节点对,然后检查这些节点对是否在另一个图中有边.有什么建议？解决方法:如果您不关心性能,那么您可以尝试： g1Edges = Graph1.edges() notG1Edges = set() for a in Graph1.nodes(): for b in Graph1.nodes(): if a != b and (a,b) not
我想为网络图设置动画以显示算法的进度.我正在使用NetworkX进行图表创建. 从this SO answer开始,我想出了一个解决方案,使用来自IPython.display的clear_ouput和命令plt.pause()来管理动画的速度.这适用于具有少量节点的小图,但是当我在10×10网格上实现时,动画非常慢并且减少了plt
如何在python networkX包中显示一个二分图,左边一列中的一个节点和右边另一个类中的节点？ 我可以创建一个图形并像这样显示它 B = nx.Graph() B.add_nodes_from([1,2,3,4], bipartite=0) # Add the node attribute "bipartite" B.add_nodes_from(['a','b','c'], bipartite=1) B.add
我试图解决的问题如下：我有一个networkxgraph,我想绘制为circular tree.这需要Graphviz和PyGraphviz或Pydot,它们不适用于Python 3. 我正在考虑在python 3中序列化图形对象的选项,然后在python 2环境中对其进行反序列化,在那里我可以绘制它.然而,我不清楚这种方法的潜在问题是什么,
OSMnx提供了计算两个节点之间最短路径的解决方案,但我想在街道上使用相同的点(我有从车辆记录的GPS坐标).我知道还有一种获取最近节点的方法,但我对这个问题有两个问题. i)当计算出最近的节点时,还要考虑该点的街道？ (我假设不是) ii)如果我想实现这样的东西,我想知道街道(边缘)如何
我有一个充满值的numpy数组,我想为数组中的每个点创建顶点.我使用networkx作为我的图形支持方法(文档在这里： http://networkx.github.io/documentation/latest/tutorial/) 我想将数组中的每个元素视为像素位置,并在每个位置创建一个顶点实例.使用简单的for循环很容易： new=np.arang
我知道x / y轴是翻转的(柏林位于汉堡的东南部),但是我需要手动修复它还是matplotlib / networkx能为我做这个吗？如果需要手动完成,有没有最好的方法呢？ import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node('Hamburg', pos=(53.5672, 10.0285)) G.add_node('Berlin', pos=(52.51704,
我正在绘制两种类型的图形,我想要对齐颜色： > networkx.Graph中的节点颜色,和 >普通情节中pyplot.hlines的颜色. 这两个数字都依赖于一个字典,其中node_names作为键,int作为值,以及matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap cmap.如下： import matplotlib.pyplot as plt Dict = {"
我有一个networkx图的图,其中边缘颜色取决于使用以下代码分配给相应边的权重(使用a_netw nx.Graph)： a_netw_edges = a_netw.edges() a_netw_weights = [a_netw[source][dest]['weight'] for source, dest in a_netw_edges] a_netw_colors = [plt.cm.Blues(weight*15) for weight i
MyNetwork是networkx.MultiDiGraph的一个实例.我想知道以下代码的多次运行是否能保证在MyNetwork中产生完全相同的包含所有边(以及边缘属性)的列表： AllEdges = [(from_node,to_node,edge_key,edge_attributes) for (from_node,to_node,edge_key,edge_attributes) in MyNetwork.edg
考虑以下图形结构(从this question借来)： G = networkx.DiGraph() G.add_edges_from([('n', 'n1'), ('n', 'n2'), ('n', 'n3')]) G.add_edges_from([('n4', 'n41'), ('n1', 'n11'
我有一个大型的网络来分析.例如： import networkx as nx import random BA = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000000, 3) nx.info(BA) 我必须改变边缘,同时保持度数分布不变. Maslov引入了基本思想.因此,我的同事和我编写了一个shuffleNetwork函数,我们在网络对象G上工
我想在networkx图中找到’n’个最大加权边.如何实现.我构建了如下图： g_test = nx.from_pandas_edgelist(new_df, 'number', 'contactNumber', edge_attr='callDuration') 现在,我想找到顶部’n’边缘权重,即top’n’callDurations.我还想分析这个图表以找出它的趋势.请帮助我如何
我有存储在数据库中的加权边列表. 如何从中轻松创建图表(无需将其写入文件并阅读) 这里可再现 import sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") with con: cur = con.cursor() cur.execute("CREATE TABLE DATEN(Source TEXT, Target TEXT, Weight REAL)") cu
从句子列表中,我想根据以下属性生成有向图以生成子句： 假设有三个句子： >我喜欢糖果 >我爱你>我非常喜欢糖果 每次发生对时,图形将在每个连续单词之间具有权重1的边. 然后我找出图中具有最大重量的路径.在这里它返回’我非常喜欢糖果’,重量为3 2 1 1 str1 = """Man who run in fron
我有一个平衡的树,分支因子2和高度100,每个边都有一个由文本文件给出的权重,如下所示： 73 41 52 40 09 26 53 06 34 etc etc until row nr 99 即：从节点0到1的边缘权重是73,从0到2是41,从1到3是52,等等. 我希望找到从树的根到末尾的最短路径(具有相应的边权重和).据我所知,这可
有人可以请给我一个简单的例子,说明如何使用python接口在igraph中运行louvain社区检测算法.有文件吗？ 谢谢！解决方法:它被称为multilevel.community. 根据https://bugs.launchpad.net/igraph/+bug/925038 …这个功能确实存在它只是被称为igraph_community_multilevel 如果你在github
我有两个问题. >在无向图中,我想找到最大的连通分量. 我阅读了networkX的API文档,找到了这个功能nx.connected_component_subgraphs().但我不知道如何使用它,因为它的返回值是一个生成器,我无法得到一个最大连通组件的子图.>和一个一样.但图表是针对性的.我想找到有向图中最大的弱
