非常简短，关于minimize_nested_blockmodel_dl的两到三个基本问题在graph-toollibrary中发挥作用.有没有办法找出哪个顶点落在哪个block上？换句话说，从每个block中提取一个列表，其中包含其顶点的标签。分层可视化对于网络理论的业余爱好者来说是相当难以理解的，例如绘制的具有定向边缘的正方形是否意味着暗示两个正在考虑的block之间的基础边缘的主要方向？这些block使用不同的颜色很好地显示，但在非常概念的层面上，哪些类型的模式或边/顶点属性在顶点的block分类背后？换句话说，当两个顶点在同一个block中时，关于它们的共同属性我能说些什么呢？
我是使用NetworkX的初学者，我正在尝试找到一种方法来检测哪些节点彼此之间的距离为x。我已经开始使用这个算法来获取所有对path=nx.all_pairs_dijkstra_path(G)但我仍然不确定如何使用for循环检测节点之间的距离。如果有任何帮助，我将不胜感激。谢谢 最佳答案 NetworkX具有自动计算加权和未加权图的最短路径(或仅路径长度)的方法。确保针对您的用例使用正确的方法。networkx.all_pairs_shortest_path-计算未加权图中所有节点之间的最短路径networkx.all_pairs_
我想知道我是否可以使用NetworkX来实现命中时间？基本上我想计算图中任意2个节点之间的命中时间。我的图表是未加权和无向的。如果我正确理解命中时间，它与PageRank的想法非常相似。知道如何使用NetworkX提供的PageRank方法实现命中时间吗？我可以知道是否有任何好的起点可以使用吗？我检查过:MapReduce,PythonandNetworkX但不太清楚它是如何工作的。 最佳答案 你不需要networkX来解决这个问题，如果你理解它背后的数学原理，numpy就可以做到。无向、无权图总是可以用[0,1]邻接矩阵表示。此矩
保存模型有什么区别使用tensorflowserving中指定的导出器:例如:fromtensorflow.contrib.session_bundleimportexporter#fromtensorflow_serving.session_bundleimportexportersaver=tf.train.Saver(sharded=True)model_exporter=exporter.Exporter(saver)model_exporter.init(sess.graph.as_graph_def(),named_graph_signatures={'inputs':ex
我正在研究大规模神经元网络的模拟，为此我需要生成代表网络拓扑的随机图。我希望能够指定这些图的以下属性:节点数，N(~=1000-10000)任意两个给定节点之间连接的平均概率，p(~0.01-0.2)全局聚类系数，C(~0.1-0.5)理想情况下，应从满足这些用户指定标准的所有可能图的集合中统一绘制随机图。目前，我使用的是一种非常粗略的随机扩散方法，我从具有所需大小和全局连接概率的Erdos-Renyi随机网络开始，然后在每一步中随机重新连接部分边。如果重新布线让我更接近所需的C，那么我会将重新布线的网络保留到下一次迭代中。这是我当前的Python实现:importigraphimpo
直截了当的问题:我想检索连接到NetworkX图中给定节点的所有节点，以便创建子图。在下面显示的示例中，我只想提取圆圈内的所有节点，给出其中任何一个的名称。我尝试了以下递归函数，但达到了Python的递归限制，即使该网络中只有91个节点。无论下面的代码是否有错误，实现我想要实现的目标的最佳方法是什么？我将在各种大小的图上运行此代码，并且事先不知道最大递归深度是多少。deffetch_connected_nodes(node,neighbors_list):forneighborinassembly.neighbors(node):print(neighbor)iflen(assembl
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
我正在使用networkx找到maximumcardinalitymatching的二分图。匹配的边对于特定图不是唯一的。有没有办法找到所有的最大匹配？对于下面的例子，下面的所有边都可以是最大匹配:{1:2,2:1}或{1:3,3:1}或{1:4,4:1}importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.MultiDiGraph()edges=[(1,3),(1,4),(1,2)]nx.is_bipartite(G)Truenx.draw(G,with_labels=True)plt.show()不幸的是，nx.bipartite.m
我正在尝试找到使用我最喜欢的FacebookGraphAPI的最简单方法Requests图书馆。问题是，我找到的所有示例都是关于获取用户访问token、关于重定向和用户交互的。我只需要应用程序访问token。我不处理任何非公开数据，因此不需要用户交互，并且由于我的最终应用程序应该是命令行脚本，因此不需要重定向。我发现了类似的东西here，却又似乎一切不过优雅。此外，我更喜欢使用Requests的东西或Requests-OAuth2.或者也许有图书馆？我找到了Requests-Facebook和Facepy(均基于请求)，但同样，所有示例都带有重定向等。Facepy根本不处理授权，它只接
我已经在Windows版Pycharm上安装了igraph。importigraph没有错误。importigraphprintigraph.__version__产量:0.1.5。importigraphdir(igraph)什么都没有……importigraphg=igraph.Graph(1)产量:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/Margaret/PycharmProjects/untitled/trial.py",line2,ing=igraph.Graph(1)AttributeError:'module'objecth
