networkx

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    我有一个相对较小的数据集,包含〜100k个边和〜7000个节点。我正在尝试使用两种算法来查找我的数据集中的社区。我加入的边,并着手运行在这里实施的算法:http://perso.crans.org/aynaud/communities/#as-python-module 数据基本如下: 节点1,节点2 节点1被连接到节点2并且是无向图。 但程序只是运行了一下,然后给我一个内存错误。我知道它是有效的

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    我需要生成与networkx完全连接的子图,从我想要连接的节点列表开始。基本上,我希望传递给函数的列表中的所有节点都是相互连接的。 我不知道是否有任何内置函数来实现这个(我没有找到)? 或者我应该考虑一些算法? 非常感谢。

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    大家graphviz_layout无法找到如何通过的权重networkx到graphviz_layout的列表属性名称。类似这样的: nx.spring_layout(G, weight='weight.sum') 但是与nx.graphviz_layout(G, ...)。也许有人会知道吗?

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    我是新编码python。我希望修改这段代码来开发双向双模式版本。这是来自networkx的代码,用于制作几何图形随机图。我必须掌握大部分这个功能,但是我很难完全理解94到99线正在做什么。我明白,压缩和nodes.pop()但其他部分混淆新手。任何人都可以帮助解释这部分代码的作用超过了给定的一般#描述吗? G=nx.Graph() G.name="Random Geometric Graph"

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    我是2天大的Python和一般的编码,我一直致力于制作一个随机的几何图形,它是2mode。要做到这一点我在networkx here 一直在寻找的代码,我开始使用以下逻辑 import networkx as nx def my_bipartite_geom_graph(a, b, radius, dim): G=nx.Graph() A=nx.Graph() A.name="a nod

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    使用图表可以调用下列属性对于节点n从图G: G.node[n] {'type': 'a', 'pos': [0.22, 0.33]} 我可以像下面 G.node[n]['pos'] 访问不同的属性(键) 但我不明白如何才能访问'pos'的第一个或第二个元素?即 0.22 任何想法?

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    我希望能够通过由n个节点组成的图G。并为每个第n个节点打开其邻居的字典。找出哪个邻居具有最大的数字属性。至少可以有100个邻居。并返回每个节点的清单及其最大的邻国即 [node,biggestneighbor] [node,biggestneighbor] [node,biggestneighbor] 一个节点看起来像这样的属性数据: G.node[0] {'type': 'a', '

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    我想为图形添加边缘标签。这一切运作良好,唯一的问题是当两条边交叉时 - 我只看到其中一个标签,因为它们碰巧重叠。 正如你可以看到hphob-α的标签显示,但极性测试版的标签不显示(我的猜测是,它是对下前面提到的)。 我找不到有关如何重新定位标签的任何文档,任何建议如何设置某种偏移来移动标签?用于生成图形 代码: try: import matplotlib.pyplot as plt

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    我想建立一个有向图和订阅边。 import os import scipy as sc import pylab import networkx import matplotlib.pyplot as plt from networkx import * from numpy import * G=networkx.DiGraph() R=[('S0','S1'),('S1','

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    节点计数我有一个关于论坛的帖子下列属性的MDB数据库: thread author (posted in the thread) children (a list of authors who replied to the post) child_count (number of children in the list) 我试着去建立与以下节点的图: thread author c