在Python中使用Networkx，我试图想象不同的电影评论家对某些制作公司的偏见。为了在图表中显示这一点，我的想法是将每个制作公司节点的位置固定到一个圆圈中的单个位置，然后使用spring_layout算法定位剩余的影评人节点，这样就可以很容易地了解一些评论家如何更倾向于某些制作公司。我的问题是我似乎无法确定生产公司节点的初始位置。当然，我可以固定他们的位置，但这只是随机的，我不想那样——我希望他们围成一个圈。我可以计算所有节点的位置，然后设置生产公司节点的位置，但这超出了使用spring_layout算法的目的，我最终得到了一些古怪的东西，比如:关于如何正确执行此操作的任何想法？
我正在编写一个基本的神经网络，并想将其绘制成图片。为此，我创建了我需要的所有节点和边。forl,jinzip(self.layers,range(len(self.layers))):forn,iinzip(l.neurons,range(len(l.neurons))):fixed_positions[n.identifier]=(j,i)forlinself.layers:forninl.neurons:forc,winzip(n.inconnections,n.inconnectionweights):g.add_edge(n.identifier,c.identifier)fi
在多重图中，每次调用*add_edge(a,b,weight=1)*都会在节点a和b之间添加一条新边。构建图时，是否可以在再次找到a和b时修改此权重。现在我要检查(a,b)或(b,a)是否连接，然后必须删除边缘，并添加一个新边缘。在我看来，我应该能够简单地更新权重。注意:我确实需要多图，因为我在节点之间使用不同类型的边(使用键区分) 最佳答案 Multigraph.add_edge文档表明您应该使用key参数来唯一标识多图中的边。这是一个例子:>>>importnetworkxasnx>>>G=nx.MultiGraph()>>>G
我正在使用networkx来管理由50k节点组成的大型网络图。我想计算一组特定节点之间的最短路径长度，比如N。为此，我使用了nx.shortest_path_length函数。在N的某些节点中可能没有路径，因此networkx正在启动和停止我的程序。有什么方法可以不出错地运行这个程序吗？并告诉shortest_path_length返回某个最大值？代码只是在循环中使用nx.shortest_path_length(G,i,j)。错误如下raisenx.NetworkXNoPath("%s和%s之间没有路径。"%(source,target))networkx.exception.Net
我正在尝试使用Networkx来管理依赖关系图。假设我有这个图表，每个字母代表一个服务器>>>G=nx.Graph()>>>G.add_edge("A","B")>>>G.add_edge("A","H")>>>G.add_edge("H","C")>>>G.add_edge("B","C")>>>G.add_edge("B","D")A/\HB//\CCD所以在这里我们可以看到，在启动A之前，我们需要启动H和B，要启动H，我们需要启动C，然后启动B，我们需要启动C和D通过摆弄Networkx，我发现我可以通过进行dfs遍历来获得它printnx.dfs_successors(G,"A
我使用cPickle和协议(protocol)版本2来转储一些计算结果。代码如下所示:>f=open('foo.pck','w')>cPickle.dump(var,f,protocol=2)>f.close()变量var是一个长度为2的元组。var[0]的类型是一个列表，var[1]的类型是一个numpy.ndarray。以上代码段成功生成了一个大文件(~1.7G)。但是，当我尝试从foo.pck加载变量时，出现以下错误。ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)/home/user_account/tmp/in()---->1v=cPickle.
我在NetworkX中有一个图表，其中包含一些信息。图表显示后，我想将其保存为jpg或png文件。我使用了matplotlib函数savefig但是当图像被保存时，它不包含任何东西。它只是一个白色图像。这是我写的示例代码:importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure(figsize=(12,12))ax=plt.subplot(111)ax.set_title('Graph-Shapes',fontsize=10)G=nx.DiGraph()G.add_node('shape1',level=1)G.add_n
我需要绘制一个在两个节点之间具有多条边(具有不同权重)的有向图。也就是说，我有节点A和B以及长度为2的边(A,B)和长度为3的边(B,A)。我已经尝试过使用G=nx.Digraph和G=nx.Multidigraph。当我绘制它时，我只能看到一条边和一个标签。有什么办法吗？ 最佳答案 对上述回复的改进是添加connectionstyle到nx.draw，这允许在图中看到两条平行线:importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.DiGraph()#orG=nx.MultiDiGr
我想使用networkx为图形生成布局。是否可以将此布局转移到cytoscape把它画在那里？我试着简单地写一个图作为importnetworkxasnxG=nx.Graph()G.add_edge(0,1,weight=.1)G.add_edge(2,1,weight=.2)nx.write_gml(G,'g.gml')nx.write_graphml(G,'g.xml')但这些都不会在cytoscape中读取。我不确定如何以可以包含位置的格式传输图形。 最佳答案 您的g.xmlGraphML文件看起来不错，并且可以为我加载到Cy
我经常遇到并从复杂的网络中制作长尾度分布/直方图，如下图所示。从许多观察来看，它们使这些尾部的重端非常重且拥挤:但是，我读过的许多出版物都有更清晰的度数分布，在分布的末端没有这种团block，而且观察结果分布更均匀。!如何使用NetworkX和matplotlib制作这样的图表？ 最佳答案 使用logbinning(seealso)。以下代码采用表示度值直方图的Counter对象并对分布进行log-bin以生成更稀疏和更平滑的分布。importnumpyasnpdefdrop_zeros(a_list):return[iforiin
