NetworkX系列教程(1)-創建graph

小書匠 Graph 圖論

研究中經常涉及到圖論的相關知識,而且常常面對某些術語時,根本不知道在說什么.前不久接觸了NetworkX這個graph處理工具,發現這個工具已經解決絕大部分的圖論問題(也許只是我自己認為的,沒有證據證明),所以把這個工具的使用學習下,順便學習圖論的相關知識.

NetworkX本來是有官方文檔的,花時間去學也是可以的,我這里把認為重要的整理出來.這些內容會分幾次發布,做成一個系列使用教程.

系統環境:

linuxmint 18.3
python 3.5.2
numpy 1.14.3
matplotlib 1.5.1
networkx 2.1

全文注意事項:

1.為了方便,graph我有時候會稱為圖,這時候不要將這個和圖片混淆了.
2.代碼中會頻繁使用G.clear(),這是在畫新的graph之前,先清空原先的graph
3.matplotlib包不能顯示平行邊,自循環這類的邊,所以需要借助pydot包來顯示,不過一般使用matplotlib來顯示

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目錄:

• 1.創建一個Graph
  • 1.1導入相應包,定義graph
  • 1.2有自循環的無向圖
  • 1.3有自循環的有向圖
  • 1.4有自循環和平行邊的無向圖
  • 1.5有自循環和平行邊的有向圖

1.創建一個Graph

例子:
下面涉及的graph如果不是特別需要,我將使用圖1這個手動創建的graph,這個graph有雙向邊,有孤島節點,有平行邊,有自循環

圖1 例子圖

1.1導入相應包,定義graph

1. #導入相應的包 
   

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2. import networkx as nx 
   

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3. from PIL import Image 
   

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4. import matplotlib.pyplot as plt 
   

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5. from networkx.drawing.nx_pydot import to_pydot 
   

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6. from matplotlib.font_manager import *  
   

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7.  
   

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8. #定義自定義字體，文件名從1.b查看系統中文字體中來,這是Linux字體路徑,windows系統的字體路徑自查 
   

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9. myfont = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc')  
   

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10. #解決負號'-'顯示為方塊的問題  
    

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11. matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False  
    

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12.  
    

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13. #定義圖的節點和邊 
    

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14. nodes=['0','1','2','3','4','5','a','b','c'] 
    

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15. edges=[('0','0',1),('0','1',1),('0','5',1),('0','5',2),('1','2',3),('1','4',5),('2','1',7),('2','4',6),('a','b',0.5),('b','c',0.5),('c','a',0.5)] 
    

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16.  
    

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17. #用於顯示圖片 
    

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18. def ShowGraph(G): 
    

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19. #使用pydot保存圖片 
    

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20. P=to_pydot(G)  
    

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21. P.write_jpeg('pydot.png') 
    

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22.  
    

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23. #使用matplotlib保存圖片 
    

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24. pos=nx.shell_layout(G) 
    

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25. nx.draw(G,pos,with_labels=True) 
    

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26. plt.savefig('mat.png') 
    

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27. plt.close()  
    

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28.  
    

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29. #將前面兩張圖顯示 
    

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30. plt.subplots(figsize=(12,6)) 
    

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31. #plt.suptitle('Diffrent') 
    

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32. #載入matplotlib的圖片 
    

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33. plt.subplot(1,2,1) 
    

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34. plt.title('matplotlib') 
    

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35. plt.imshow(Image.open('mat.png')) 
    

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36. #plt.axis('off') 
    

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37. #去掉坐標刻度 
    

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38. plt.xticks([]) 
    

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39. plt.yticks([]) 
    

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40.  
    

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41. #載入pydot的圖片 
    

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42. plt.subplot(1,2,2) 
    

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43. plt.title('pydot') 
    

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44. plt.imshow(Image.open('pydot.png')) 
    

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45. #plt.axis('off') 
    

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46. #去掉坐標刻度 
    

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47. plt.xticks([]) 
    

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48. plt.yticks([]) 
    

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49.  
    

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50. #顯示圖片 
    

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51. plt.show()  
    

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1.2有自循環的無向圖

1. #定義無向圖 
   

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2. G = nx.Graph() 
   

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3.  
   

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4. #往圖添加節點和邊 
   

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5. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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6. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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7.  
   

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8. #顯示圖片 
   

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9. ShowGraph(G) 
   

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有自循環的無向圖

1.3有自循環的有向圖

1. #清除前面的無向圖 
   

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2. G.clear() 
   

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3.  
   

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4. #定義有向圖 
   

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5. G = nx.DiGraph() 
   

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6. #添加節點和邊 
   

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7. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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8. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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9.  
   

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10. #顯示圖片 
    

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11. ShowGraph(G) 
    

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有自循環的有向圖

1.4有自循環和平行邊的無向圖

1. #清除前面的無向圖 
   

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2. G.clear() 
   

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3.  
   

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4. #定義帶平行邊無向圖 
   

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5. G = nx.MultiGraph() 
   

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6. #添加節點和邊 
   

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7. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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8. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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9.  
   

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10. #顯示圖片 
    

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11. ShowGraph(G) 
    

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有自循環和平行邊的無向圖

1.5有自循環和平行邊的有向圖

1. #清除前面的無向圖 
   

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2. G.clear() 
   

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3.  
   

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4. #定義帶平行邊有向圖 
   

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5. G = nx.MultiDiGraph() 
   

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6. #添加節點和邊 
   

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7. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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8. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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9.  
   

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10. #顯示圖片 
    

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11. ShowGraph(G) 
    

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有自循環和平行邊的有向圖