networkx

12热度

1回答

我试图使用networkx在项目中做一些图形表示，我不确定如何做一些应该很简单的事情。我用一堆节点和边创建了一个有向图，这样在这个图中只有一个根元素。现在，我想要做的是从根开始，然后遍历每个元素的子元素并从中提取一些信息。我如何获得这个DiGraph的根元素？因此，这将是这样的： #This is NOT real code, just pseudopython to convey the ge

2热度

1回答

递归搜索networkx图

关于递归问题（和切线图库libraryx）：我有一个带有节点的有向图，该节点具有可以是0或1（有效边权重）的属性[“值” 。我希望能够递归检查一个节点的邻居，直到邻居的节点失败一定的阈值。例如： def checkAll(x): for neighbor in graph.neighbors(x): if neighbor is bad: fail

7热度

1回答

最小化图中的交叉边

我正在为我的一个项目使用networkx（一个python图形绘制包）http://networkx.lanl.gov/index.html。尽管networkx非常酷，但由于交叉边缘的数量，显示功能种类很少。有没有一种方法可以最小化图形中的交叉边缘？我的意思是一个算法，可以排序节点的方式，使交叉边缘最小化？

3热度

1回答

使用networkx与我自己的对象

我有我自己的对象，比如辣香肠。我有一份来自每个意大利辣香肠和一份胡椒粉的清单。然后我使用networkx构建一个图。我试图找到从一个意式香肠到另一个意式香肠的最短路径的重量。然而，我发现了一个错误，如下所示，它跟踪从networkx内在的东西如下： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>

5热度

5回答

在python中，如何从字典中检索密钥？

我有把事情在字典中的哈希的标识符： class identifier(): def __init__(self, d): self.my_dict = d self.my_frozenset = frozenset(d.items()) def __getitem__(self, item): return self.my_dict[item

1热度

2回答

什么是DiGraph networkx的大型网络实例中最快的迭代？

我正在编写一个从python中的开源networkx包中继承DiGraph.py的类。在我班的某些方法中，我需要搜索具有某种程度的节点（有向图的outdegrees或indegrees）并返回它们。本课程将与数据挖掘项目\自然语言处理一起使用，它将用于极其庞大的网络。我需要的是快速实现所描述的方法（返回具有一定出度或某种度数的节点的列表）。有一对夫妇在超类中已经定义的东西： 1的方法netw

6热度

1回答

是否可以在networkx图上显示工具提示？

我有一个很多点的简单图形，所以我不想显示所有的标签。但我确实希望能够通过工具提示分辨哪个是哪个。是否可以使用networkx添加/显示工具提示？这里是我的代码： import networkx as nx g = nx.Graph() g.add_node(1, label="descriptive label") nx.draw(g) 我想“描述性标签”，以显示为一个工具提示。有任

2热度

3回答

我应该如何创建我的对象，以便它能很好地与networkx协同工作？

我试图设计一个需要全球定位数据的项目，例如城市和州名以及纬度和位置。我也会在每一对城市之间有距离。我想用所有这些信息制作一个图表，并操纵它来执行一些图表算法。我决定拥有包含每个位置数据的城市对象。现在我应该有一个散列函数来区分对象吗？我应该如何处理组合节点和移除边的图算法？ def minCut(self): """Returns the lowest-cost set of edges

8热度

4回答

生成一定程度分布的图表吗？

我想生成一个具有小世界属性的随机图（展示幂律分布）。我刚开始使用networkx包，发现它提供了各种随机图生成。有人可以告诉我是否有可能生成一个给定节点的度数遵循gamma分布的图（R或使用python的networkx包）？

13热度

2回答

在NetworkX中移动/重命名节点的最有效方法是什么？

我正在使用适用于Python的NetworkX图库。在我的程序中，我希望将我的节点ID“合并”为一系列数字。这是我的天真方法： start = 1 # could be anything for i, n in enumerate(g.nodes()): if i+start == n: continue g.add_node(i+start, attr_dict