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使用Python，networkx构造有向图及无向图以及图合并等api

news 来源：原创 2025/7/13 8:50:13

使用Python，networkx构造有向图及无向图以及图合并等api

源码
- 图的构造、节点及边的添加等
- 有向图及无向图及多重图
参考

方法名	方法作用
subgraph(G, nbunch)	返回包含nbunch节点的子图
union(G, H[, rename])	合并G和H图
disjoint_union(G, H)	合并G和H图
cartesian_product(G, H)	返回G和H的笛卡尔积
compose(G, H)	组合G和H图，通过把节点和边都合并到一个图中
complement(G)	返回G图的全集
create_empty_copy(G[, with_data])	返回G的复制图，包括所有节点，删除全部边
to_undirected(graph)	转换G图为无向图
to_directed(graph)	转换G图为有向图

源码

图的构造、节点及边的添加等

'''
networkx绘制图相关api
'''import networkx as nx
from networkx.classes.coreviews import AtlasView
from networkx.classes.reportviews import NodeDataView# 创建一个没有节点和边缘的空图
G = nx.Graph()# 添加节点
G.add_node(1)# 一次性添加多个节点
G.add_nodes_from([2, 3])# 一次性添加多个节点及属性 (node,node_attribute_dict)
G.add_nodes_from([(4, {"color": "red"}), (5, {"color": "green"})])# 一个图中的节点合并到另一个图中
H = nx.path_graph(10)
G.add_nodes_from(H)  # 或者 G.add_node(H)# 添加边
G.add_edge(1, 2)
e = (2, 3)
G.add_edge(*e)  # unpack edge tuple*# 添加边列表
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])# 添加H图的一堆边
G.add_edges_from(H.edges)# 删除所有节点和边
G.clear()# 添加节点和边缘
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])
G.add_node(1)
G.add_edge(1, 2)
G.add_node("spam")  # adds node "spam"
G.add_nodes_from("spam")  # adds 4 nodes: 's', 'p', 'a', 'm'
G.add_edge(3, 'm')print('num of nodes: ', str(G.number_of_nodes()))
print('num of edges: ', str(G.number_of_edges()))# 输出图的边的顺序
# G.edges 的顺序是邻接的顺序 其中包括节点的顺序和每个 node 的邻接关系。
DG = nx.DiGraph()
DG.add_edge(2, 1)  # adds the nodes in order 2, 1
DG.add_edge(1, 3)
DG.add_edge(2, 4)
DG.add_edge(1, 2)
assert list(DG.successors(2)) == [1, 4]
assert list(DG.edges) == [(2, 1), (2, 4), (1, 3), (1, 2)]# 检查图形的元素：节点、边、邻接关系、度数（点的复杂度，邻接边的个数）
print(list(G.nodes))  # [1, 2, 3, 'spam', 's', 'p', 'a', 'm']
print(list(G.edges))  # [(1, 2), (1, 3), (3, 'm')]
print(list(G.adj[1]))  # or list(G.neighbors(1)) # [2, 3]
print(G.degree[1])  # the number of edges incident to 1# 可以指定报告所有节点子集的边数和度数
print(G.edges([2, 'm']))
# EdgeDataView([(2, 1), ('m', 3)])
print(G.degree([2, 3]))
# DegreeView({2: 1, 3: 2})# 从图形中删除元素、删除边
G.remove_node(2)
G.remove_nodes_from("spam")
print('after del: ', list(G.nodes))  # [1, 3, 'spam']
G.remove_edge(1, 3)
print('after del: ', list(G.edges))# 使用图形构造函数构建图
G.add_edge(1, 2)
H = nx.DiGraph(G)  # create a DiGraph using the connections from G
print(list(H.edges()))  # [(1, 2), (2, 1)]
edgelist = [(0, 1), (1, 2), (2, 3)]
H = nx.Graph(edgelist)  # create a graph from an edge list
print(list(H.edges()))  # [(0, 1), (1, 2), (2, 3)]
adjacency_dict = {0: (1, 2), 1: (0, 2), 2: (0, 1)}
H = nx.Graph(adjacency_dict)  # create a Graph dict mapping nodes to nbrs
print(list(H.edges()))  # [(0, 1), (0, 2), (1, 2)]# 可以使用下标法访问edges和neighbors
G = nx.Graph([(1, 2, {"color": "yellow"})])
print(G[1])  # same as G.adj[1]
AtlasView({2: {'color': 'yellow'}})
print(G[1][2])  # {'color': 'yellow'}
print(G.edges[1, 2])  # {'color': 'yellow'}# 可以使用下标表示法获取/设置边的属性 如果 Edge 已存在。
G.add_edge(1, 3)
G[1][3]['color'] = "blue"
G.edges[1, 2]['color'] = "red"
print(G.edges[1, 2])# 实现对所有（节点、邻接）对的快速检查。 请注意，对于无向图，邻接迭代会将每条边看到两次。G.adjacency()G.adj.items()
FG = nx.Graph()
FG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.125), (1, 3, 0.75), (2, 4, 1.2), (3, 4, 0.375)])
for n, nbrs in FG.adj.items():for nbr, eattr in nbrs.items():wt = eattr['weight']if wt < 0.5: print(f"({n}, {nbr}, {wt:.3})")# 通过 edges 属性可以方便地访问所有边缘, 相比items进行打印避免了节点的重复打印
for (u, v, wt) in FG.edges.data('weight'):if wt < 0.5:print(f"\t({u}, {v}, {wt:.3})")# 在创建新图表时分配图表属性
G = nx.Graph(day="Friday")
print(G.graph)  # {'day': 'Friday'}
# 或者可以稍后修改属性
G.graph['day'] = "Monday"
print(G.graph)  # {'day': 'Monday'}# 添加节点属性add_node()add_nodes_from()G.nodes
G.add_node(1, time='5pm')
G.add_nodes_from([3], time='2pm')
print(G.nodes[1])  # {'time': '5pm'}
G.nodes[1]['room'] = 714
print(G.nodes.data())
NodeDataView({1: {'time': '5pm', 'room': 714}, 3: {'time': '2pm'}})# 添加/更改边缘属性 或下标表示法。add_edge() add_edges_from()
G.add_edge(1, 2, weight=4.7 )
G.add_edges_from([(3, 4), (4, 5)], color='red')
G.add_edges_from([(1, 2, {'color': 'blue'}), (2, 3, {'weight': 8})])
G[1][2]['weight'] = 4.7
G.edges[3, 4]['weight'] = 4.2
print(G.edges)
print(G.edges.data())

有向图及无向图及多重图

'''
有向图及无向图，以及一些公共api
'''
import networkx as nx
from networkx import to_directed, to_undirected, create_empty_copy, subgraph, union, disjoint_union, cartesian_product, \compose, complement# 有向图
DG = nx.DiGraph()
DG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (3, 1, 0.75)])
print(DG.out_degree(1, weight='weight'))  # 0.5
print(DG.degree(1, weight='weight'))  # 1.25
print(list(DG.successors(1)))  # [2]
print(list(DG.neighbors(1)))  # [2]# 有些算法仅适用于有向图，而其他算法则效果不佳 为有向图定义。事实上，将 而无向图在一起是危险的。
H = nx.Graph(DG)  # 从有向图G构建一个无向图# 多重图 NetworkX 为允许多条边的图形提供了类 在任意一对节点之间。允许您添加相同的边两次，可能使用不同的 边缘数据。
MG = nx.MultiGraph()
MG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (1, 2, 0.75), (2, 3, 0.5)])
print(dict(MG.degree(weight='weight')))  # {1: 1.25, 2: 1.75, 3: 0.5}
GG = nx.Graph()
for n, nbrs in MG.adjacency():for nbr, edict in nbrs.items():minvalue = min([d['weight'] for d in edict.values()])GG.add_edge(n, nbr, weight=minvalue)print(nx.shortest_path(GG, 1, 3))  # [1, 2, 3]print(subgraph(GG, nbunch=2))  # 返回包含nbunch的GG的所有子图
print('subgraph', list(subgraph(GG, nbunch=2)))graph1 = nx.Graph([(8, 9, {"color": "yellow"}), (9, 10, {"color": "red"})])
print(union(graph1, GG))  # 返回俩个图的合集
print('union', union(graph1, GG).edges.data(), '\n')graph1 = nx.Graph([(111, 222, {"color": "yellow"}), (222, 333, {"color": "red"}), (1, 2, {"color": "green"})])
print(disjoint_union(graph1, GG))  # 返回俩个图的合集
print('disjoint_union', disjoint_union(graph1, GG).edges.data(), '\n')graph1 = nx.Graph([(111, 222, {"color": "yellow"})])
print(cartesian_product(graph1, GG))  # 返回G和H的Cartesian
print('cartesian_product', cartesian_product(graph1, GG).edges.data(), '\n')print(compose(graph1, GG))  # 返回G和H合并为一个图后的组合结果
print('compose', compose(graph1, GG).edges.data(), '\n')print(complement(GG))  # 返回G的完整结果
print('complement', complement(GG).edges.data(), '\n')print(to_directed(GG))  # 返回有向图
print('to_directed', to_directed(GG).edges.data(), '\n')print(to_undirected(GG))  # 返回无向图
print('to_undirected', to_undirected(GG).edges.data(), '\n')print(create_empty_copy(GG))  # 构建一个GG图的复制并移除所有的边
print('create_empty_copy', create_empty_copy(GG).nodes)

参考

https://networkx.org/documentation/latest/tutorial.html#accessing-edges-and-neighbors

使用Python，networkx构造有向图及无向图以及图合并等api

使用Python，networkx构造有向图及无向图以及图合并等api 源码图的构造、节点及边的添加等有向图及无向图及多重图参考方法名方法作用subgraph(G, nbunch)返回包含nbunch节点的子图union(G, H[, rename])合并G和H图disjoint_union(G, H)合并G和H图cartesian_produc…...

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编程日记 2025/7/9 15:03:56

物理知识1——电流

说起电流，应该从电荷说起，而说起电荷，应该从原子说起。 1 原子及其结构常见的物质是由分子构成的，而分子又是由原子构成的，有的分子是由多个原子构成，有的分子只由一个原子构成。而原子的构成如图1所示。…...

编程日记 2025/7/12 3:41:13

VDSuit-FuLL全身惯性动捕设备在人形机器人遥操作的具体应用

随着具身智能的火热，人形机器人遥操作的话题又回到了大众视野。人形机器人的遥操作有众多实现方案，其中基于动作捕捉设备进行人形机器人的遥操作成为了目前业内讨论较多的方向。动作捕捉指的是一种可以实时跟踪、记录、重建角色运动轨迹，并将…...

编程日记 2025/7/9 1:37:37

从零开始学TiDB（8） TiFlash 主要架构

一.TiFlash的主要架构二.TiFlash 主要功能 1.异步复制 2.一致性读取 T0 时刻从客户端写入两行数据 k1 value100 k999 value7 分别写入到了两个region，并且产生raft log 此时TiFlash还没有TiKV的这两行数据此时TiFlash同步了key1 value100的数据还没有同步 …...

编程日记 2025/7/7 23:55:52

LeetCode题解：2625. 扁平化嵌套数组，递归

原题链接 https://leetcode.cn/problems/flatten-deeply-nested-array/ 题目解析题目要求我们将一个多维数组扁平化到指定的深度。具体来说，我们需要将数组中的子数组扁平化，直到达到给定的深度n。如果子数组的深度大于n，则不进行扁平化。…...

编程日记 2025/7/3 20:15:03

基于深度学习的视觉检测小项目（五）项目真正的开端

之前的所有都是项目概况和基础知识的铺垫，从今天开始真正进入项目。首先明确一下项目的流程： • 任务分解分块，并作出每一块的大致功能规划 • 拆解工种，任务分派，约定工种间的接口方式和数据交互方式 • 按照任务块…...

编程日记 2025/7/12 19:28:49

使用ExecutorService和@Async来使用多线程

文章目录使用ExecutorService和Async来使用多线程采用ExecutorService来使用多线程多线程过程的详细解释注意事项优点使用Async来使用多线程对比Async和ExecutorService的多线程使用方式使用 ExecutorService 的服务类使用 Async 的服务类异步任务类自定义线程池主应用类解释…...

编程日记 2025/7/8 8:52:07

使用Python，networkx构造有向图及无向图以及图合并等api

源码

图的构造、节点及边的添加等

有向图及无向图及多重图

参考

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