Python3畫圖系列——NetworkX初探

NetworkX 概述

NetworkX 主要用於創造、操作復雜網絡，以及學習復雜網絡的結構、動力學及其功能。用於分析網絡結構，建立網絡模型，設計新的網絡算法，繪制網絡等等。安裝networkx看以參見官網 。

NetworkX學習

關於networkx的學習可以參考如下網站：

1. python復雜網絡庫networkx：基礎
2. 網絡分析之networkx
3. python networkx學習

案例學習

學習案例前，請先導入下面的庫

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

案例1

G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_edge(2, 3)
# G.add_edge(3, 2)
print("輸出全部節點：{}".format(G.nodes()))
print("輸出全部邊：{}".format(G.edges()))
print("輸出全部邊的數量：{}".format(G.number_of_edges()))
nx.draw(G)
plt.show()

輸出全部節點：[1, 2, 3]
輸出全部邊：[(2, 3)]
輸出全部邊的數量：1

案例2

G = nx.DiGraph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_nodes_from([3, 4, 5, 6])
G.add_cycle([1, 2, 3, 4])
G.add_edge(1, 3)
G.add_edges_from([(3, 5), (3, 6), (6, 7)])
print("輸出全部節點：{}".format(G.nodes()))
print("輸出全部邊：{}".format(G.edges()))
print("輸出全部邊的數量：{}".format(G.number_of_edges()))
nx.draw(G)
plt.show()

輸出全部節點：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
輸出全部邊：[(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (3, 5), (3, 6), (4, 1), (6, 7)]
輸出全部邊的數量：8

案例3

G = nx.cubical_graph()
plt.subplot(121)
nx.draw(G)
plt.subplot(122)
nx.draw(G, pos=nx.circular_layout(G), nodecolor='r', edge_color='b')
plt.show()

案例4

G = nx.path_graph(8)
nx.draw(G)
plt.show()

案例5

G = nx.cycle_graph(24)
pos = nx.spring_layout(G, iterations=200)
nx.draw(G, pos, node_color=range(24), node_size=800, cmap=plt.cm.Blues)
plt.show()

案例6

G = nx.petersen_graph()
plt.subplot(121)
nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.subplot(122)
nx.draw_shell(G, nlist=[range(5, 10), range(5)], with_labels=True, font_weight='bold')
plt.show()

小節

通過分享一些案例，目的在於供一個思路，同時也為生活中的問題解決提供知識儲備。我們不必糾結每一個知識點，當我們想使用的時候，再詳細查閱相關知識。