NetworkX系列教程(1)-创建graph

小书匠Graph图论

研究中经常涉及到图论的相关知识,而且常常面对某些术语时,根本不知道在说什么.前不久接触了NetworkX这个graph处理工具,发现这个工具已经解决绝大部分的图论问题(也许只是我自己认为的,没有证据证明),所以把这个工具的使用学习下,顺便学习图论的相关知识.

NetworkX本来是有官方文档的,花时间去学也是可以的,我这里把认为重要的整理出来.这些内容会分几次发布,做成一个系列使用教程.

系统环境:

linuxmint 18.3

python 3.5.2

numpy 1.14.3

matplotlib 1.5.1

networkx 2.1

全文注意事项:

1.为了方便,graph我有时候会称为图,这时候不要将这个和图片混淆了.

2.代码中会频繁使用G.clear(),这是在画新的graph之前,先清空原先的graph

3.matplotlib包不能显示平行边,自循环这类的边,所以需要借助pydot包来显示,不过一般使用matplotlib来显示

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目录:

• 1.创建一个Graph
  • 1.1导入相应包,定义graph
  • 1.2有自循环的无向图
  • 1.3有自循环的有向图
  • 1.4有自循环和平行边的无向图
  • 1.5有自循环和平行边的有向图

1.创建一个Graph

例子:

下面涉及的graph如果不是特别需要,我将使用图1这个手动创建的graph,这个graph有双向边,有孤岛节点,有平行边,有自循环

图1 例子图

1.1导入相应包,定义graph

1. #导入相应的包 
   

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2. import networkx as nx 
   

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3. from PIL import Image 
   

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4. import matplotlib.pyplot as plt 
   

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5. from networkx.drawing.nx_pydot import to_pydot 
   

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6. from matplotlib.font_manager import *  
   

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8. #定义自定义字体，文件名从1.b查看系统中文字体中来,这是Linux字体路径,windows系统的字体路径自查 
   

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9. myfont = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc')  
   

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10. #解决负号'-'显示为方块的问题  
    

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11. matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False  
    

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13. #定义图的节点和边 
    

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14. nodes=['0','1','2','3','4','5','a','b','c'] 
    

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15. edges=[('0','0',1),('0','1',1),('0','5',1),('0','5',2),('1','2',3),('1','4',5),('2','1',7),('2','4',6),('a','b',0.5),('b','c',0.5),('c','a',0.5)] 
    

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17. #用于显示图片 
    

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18. def ShowGraph(G): 
    

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19. #使用pydot保存图片 
    

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20. P=to_pydot(G)  
    

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21. P.write_jpeg('pydot.png') 
    

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23. #使用matplotlib保存图片 
    

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24. pos=nx.shell_layout(G) 
    

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25. nx.draw(G,pos,with_labels=True) 
    

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26. plt.savefig('mat.png') 
    

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27. plt.close()  
    

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29. #将前面两张图显示 
    

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30. plt.subplots(figsize=(12,6)) 
    

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31. #plt.suptitle('Diffrent') 
    

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32. #载入matplotlib的图片 
    

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33. plt.subplot(1,2,1) 
    

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34. plt.title('matplotlib') 
    

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35. plt.imshow(Image.open('mat.png')) 
    

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36. #plt.axis('off') 
    

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37. #去掉坐标刻度 
    

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38. plt.xticks([]) 
    

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39. plt.yticks([]) 
    

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41. #载入pydot的图片 
    

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42. plt.subplot(1,2,2) 
    

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43. plt.title('pydot') 
    

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44. plt.imshow(Image.open('pydot.png')) 
    

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45. #plt.axis('off') 
    

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46. #去掉坐标刻度 
    

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47. plt.xticks([]) 
    

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48. plt.yticks([]) 
    

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49. ---

50. #显示图片 
    

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51. plt.show()  
    

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1.2有自循环的无向图

1. #定义无向图 
   

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2. G = nx.Graph() 
   

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4. #往图添加节点和边 
   

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5. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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6. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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8. #显示图片 
   

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9. ShowGraph(G) 
   

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有自循环的无向图

1.3有自循环的有向图

1. #清除前面的无向图 
   

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2. G.clear() 
   

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3. ---

4. #定义有向图 
   

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5. G = nx.DiGraph() 
   

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6. #添加节点和边 
   

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7. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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8. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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9. ---

10. #显示图片 
    

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11. ShowGraph(G) 
    

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有自循环的有向图

1.4有自循环和平行边的无向图

1. #清除前面的无向图 
   

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2. G.clear() 
   

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3. ---

4. #定义带平行边无向图 
   

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5. G = nx.MultiGraph() 
   

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6. #添加节点和边 
   

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7. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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8. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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9. ---

10. #显示图片 
    

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11. ShowGraph(G) 
    

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有自循环和平行边的无向图

1.5有自循环和平行边的有向图

1. #清除前面的无向图 
   

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2. G.clear() 
   

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3. ---

4. #定义带平行边有向图 
   

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5. G = nx.MultiDiGraph() 
   

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6. #添加节点和边 
   

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7. G.add_nodes_from(nodes) 
   

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8. G.add_weighted_edges_from(edges) 
   

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10. #显示图片 
    

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11. ShowGraph(G) 
    

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有自循环和平行边的有向图