我应该如何使用python中的图形工具从邻接矩阵中创建图形？假设我们有adj矩阵作为邻接矩阵。我现在的做法是这样的:g=graph_tool.Graph(directed=False)g.add_vertex(len(adj))edge_weights=g.new_edge_property('double')foriinrange(adj.shape[0]):forjinrange(adj.shape[1]):ifi>jandadj[i,j]!=0:e=g.add_edge(i,j)edge_weights[e]=adj[i,j]但是感觉不对，我们有什么更好的解决方案吗？(我猜一个合

我正在尝试解决Udacity上描述如下的问题:#FindEulerianTour##Writeafunctionthattakesinagraph#representedasalistoftuples#andreturnalistofnodesthat#youwouldfollowonanEulerianTour##Forexample,iftheinputgraphwas#[(1,2),(2,3),(3,1)]#ApossibleEuleriantourwouldbe[1,2,3,1]我提出了以下解决方案，虽然不如某些递归算法那么优雅，但似乎在我的测试用例中有效。deffind_eu

我正在尝试实现automaticdifferentiation对于Python统计包(问题公式类似于优化问题公式)。计算图是使用运算符重载和用于sum()、exp()等操作的工厂函数生成的。我已经使用反向累加实现了梯度的自动微分。但是，我发现实现二阶导数(Hessian)的自动微分要困难得多。我知道如何进行单独的第二次局部梯度计算，但我很难想出一种智能的方法来遍历图形并进行累加。有谁知道为二阶导数提供自动微分算法的好文章或实现相同算法的开源库，我可能会尝试从中学习？ 最佳答案 首先，您必须决定是要计算稀疏的Hessian矩阵还是更接

我需要通过pydot构建一个pythonic图形解决方案，当我尝试运行一个简单的代码时:importpydotgraph=pydot.Dot(graph_type='graph')i=1edge=pydot.Edge("A","B%d"%i)graph.add_edge(edge)graph.write_png('graph.png')它旨在在png文件上构建一个简单的图形(A-B1)。在修复了很多错误配置之后，现在我得到了:Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users/zallaricardo/Documents/Python/test_png.

我致力于使用Matlab生成各种图表的统计代码。图形类型范围从简单的饼图和条形图到3D直方图格。现在我们想要一个漂亮的GUI来配合软件。我们有一个原型(prototype)MatlabGUI，但是Matlab的GUI有很多问题，所以我们想转向更强大的GUI。我最好的选择似乎是PySide+matplotlib，但到目前为止我还没有找到绘制3D晶格的方法。matlab代码使用contourslice。matplotlib中好像没有类似的调用。那么，谁能帮我弄清楚如何使用matplotlib获得这样的图表？到目前为止，我唯一的想法是绘制6个表面来制作一个立方体。其实也欢迎推荐其他的GUI/

我正在尝试使用networkx读取gml文件(很简单吧？)，除非我尝试读取文件时出现错误“networkx.exception.NetworkXError:cannottokenizeu'graph'at(3,1)"我对gml或networkx不太熟悉，所以我无法自己诊断问题。更奇怪的是，我的同事将使用完全相同的文件运行完全相同的命令，而且它会毫无错误地执行。此时我已经多次卸载并重新安装networkx，任何人都可以帮助确定错误可能来自什么？importnetworkxasnxg=nx.read_gml('disciplineNetwork.gml')追溯(最近的调用最后):File"

在我的Django模型中，我有一个非常简单的模型，它表示事件的单次发生(例如发生服务器警报):classEventOccurrence:event=models.ForeignKey(Event)time=models.DateTimeField()我的最终目标是生成一个表格或图表，显示过去n周内事件发生的次数。所以我的问题分为两部分:如何group_by时间字段的星期？如何“填充”此group_by的结果，以便为任何缺失的周添加零值？例如，对于第二部分，我想转换这样的结果:|week|count||week|count||2|3||2|3||3|5|——becomes—>|3|5||

关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我想将图形(绘图)的图像转换为相应的数据。是否有任何python库可以执行此操作，或者是否有一些示例代码可供学习？如果没有，那么我该如何解决这个问题？

我为DFS非递归编写了一个解决方案，但我无法修改它来进行拓扑排序:defdfs(graph,start):path=[]stack=[start]whilestack!=[]:v=stack.pop()ifvnotinpath:path.append(v)forwinreversed(graph[v]):ifwnotinpathandnotwinstack:stack.append(w)returnpath有什么修改方法吗？使用递归版本，我可以轻松进行排序:defdfs_rec(graph,start,path):path=path+[start]foredgeingraph[star

我正在尝试在绘图中注释文本，以便它们遵循线条的曲率。我有以下情节:这就是我想要获得的，如果我为注释固定一个特定的y值，对于每条曲线，它应该沿着曲线以所需的斜率放置注释(即它应该遵循曲线的曲率)作为如下所示:没有注释的情节的可重现代码是:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[53.4,57.6,65.6,72.9],[60.8,66.5,73.1,83.3],[72.8,80.3,87.2,99.3],[90.2,99.7,109.1,121.9],[113.6,125.6,139.8,152]])y=np.arr