#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import networkx as nx import numpy as np import json import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import asLineString, asMultiPoint def get_path(n0, n1): """If n0 and n1 are connected n…

图的类型 Graph类是无向图的基类,无向图能有自己的属性或参数,不包含重边,允许有回路,节点可以是任何hash的python对象,节点和边可以保存key/value属性对.该类的构造函数为Graph(data=None,**attr),其中data可以是边列表,或任意一个Networkx的图对象,默认为none:attr是关键字参数,例如key=value对形式的属性. MultiGraph是可以有重边的无向图,其它和Graph类似.其构造函数MultiGraph(data=None, *at…

NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.networkx支持创建简单无向图.有向图和多重图(multigraph):内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据:支持任意的边值维度,功能丰富,简单易用. 引入模块 import networkx as nx print nx 无向图 例1: #!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import…

由于py3.x与工具包的兼容问题,这里采用py2.7 1.python下的复杂网络编程包networkx的使用: http://blog.sina.com.cn/s/blog_720448d301018px7.html 处理1里面提到的那四个安装包还要: 2.需要安装 setuptools: http://wenku.baidu.com/link?url=XL2qKVZbDPh-XocJW7OVZmacM4Tio5YhCyu0Uw-E7CjhiXRrhSWI4xheERjEVC3olCZ8muN…

networkX tutorial 绘制基本网络图 用matplotlib绘制网络图 基本流程: 1. 导入networkx,matplotlib包 2. 建立网络 3. 绘制网络 nx.draw() 4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用 最基本画图程序 import networkx as nx #导入networkx包 import matplotlib.pyplot as plt G = nx.random_graphs.barabasi_albert_gr…

在做东西的时候用到了社区发现,因此了解了一下有关社区发现的一些问题 1,社区发现算法 (1)SCAN:一种基于密度的社团发现算法 Paper: <SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks>  Auther: Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger  Conference: SIGKDD 2007 主要概念: 节点相似度定义为两个节点共同邻居的数目与…

这是我在数据分析过程中遇到的实际问题,简单记录一下.这里以DiGraph为例,其他类型的网络(图)的处理方法是一样的. 按照这里:http://networkx.github.io/documentation/development/reference/classes.digraph.html 的官方文档介绍,对于DiGraph,每一个图.节点和边,都可以赋一个或多个以字典形式存在的key/value对,所以可以这样对一个DiGraph赋一个属性: G=nx.DiGraph(Seq=0) pri…

原文来自:http://blog.sciencenet.cn/blog-404069-297233.html 作复杂网络研究离不开对各种实际或模拟网络的统计.计算.绘图等工作.对于一般性的工作,我们可以用Pajek.Netdraw和Ucinet等软件完成.但对一些特殊应用(比如自己开发了一个新模型),现有的软件不能提供相应的建模或计算功能,这时就必须要通过编程的办法来解决问题了. 在这篇文章中,向大家介绍我使用过的4个面向图论及复杂网络分析的程序库,它们可以(分别或同时)用C.C++.C#和Py…

本文主要总结近期学习的Social Network Analysis(SNA)中的各种Centrality度量,我暂且翻译为中心度.本文主要是实战,理论方面几乎没有,因为对于庞大的SNA,我可能连门都没有入,但是我觉得这不影响我理解原理后使用他们. 本文为原创,如有不小心侵权的问题出现,请联系本人删除.本文不允许任何形式的转载!!! 一.Centrality的定义 在SNA领域的centrality是用于衡量图中节点的重要度,不同的centrlity会给相同的点给出差异很大的centrality…

import networkx as nx import pylab import numpy as np #自定义网络 row=np.array([,,,,,,]) col=np.array([,,,,,,]) value=np.array([,,,,,,]) print('生成一个空的有向图') G=nx.DiGraph() print('为这个网络添加节点...') ,np.size(col)+): G.add_node(i) print('在网络中添加带权中的边...') for i i…