NetworkX系列教程(7)-对graph进行分析
graph构建完成后,对graph的连通等属性进行分析.
目录:
注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入.
8.对图进行分析
强连通:有向图中任意两点v1、v2间存在v1到v2的路径(path)及v2到v1的路径。
弱联通:将有向图的所有的有向边替换为无向边,所得到的图称为原图的基图。如果一个有向图的基图是连通图,则有向图是弱连通图。
8.1连通子图
- #定义图的节点和边
- nodes=['0','1','2','3','4','5','a','b','c']
- 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)]
- #定义graph
- G = nx.Graph()
- G.add_nodes_from(nodes)
- G.add_weighted_edges_from(edges)
- #找到所有连通子图
- print('connected_components of graph: ',list(nx.connected_components(G)))
- #显示该graph
- nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- plt.show()
输出:
- connected_components of graph: [{'a', 'b', 'c'}, {'4', '0', '5', '1', '2'}, {'3'}]
8.2弱联通
- #定义graph
- G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph())
- G.add_path([7, 8, 3])
- G.add_path([5, 6,9])
- #找出所有的弱连通图
- for c in nx.weakly_connected_components(G):
- print(c)
- #由大到小的规模判断弱连通子图
- print([len(c) for c in sorted(nx.weakly_connected_components(G), key=len, reverse=True)])
- nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- plt.show()
输出:
- {0, 1, 2, 3, 7, 8}
- {9, 5, 6}
- [6, 3]
8.3强连通
- G.clear()
- #定义图
- G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph())
- G.add_path([3, 8, 1])
- #找出所有的强连通子图
- con = nx.strongly_connected_components(G)
- print(con,type(con),list(con))
- #显示该图
- nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- plt.show()
输出:
- <generator object strongly_connected_components at 0x7fe0eefe9c50> <class 'generator'> [{8, 1, 2, 3}, {0}]
8.4子图
- G.clear()
- #定义图
- G = nx.DiGraph()
- G.add_path([5, 6, 7, 8])
- #抽取图G的节点作为子图
- sub_graph = G.subgraph([5, 6, 8])
- plt.subplots(1,2,figsize=(15,5))
- #画原图
- plt.subplot(121)
- nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')
- plt.title('原图',fontproperties=myfont)
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- #画子图
- plt.subplot(122)
- nx.draw(sub_graph, with_labels=True, font_weight='bold')
- plt.title('子图',fontproperties=myfont)
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- plt.show()
8.5条件过滤
- #G.clear()
- #定义有向图
- G = nx.DiGraph()
- road_nodes = {'a':{'id':1}, 'b':{'id':1}, 'c':{'id':3}, 'd':{'id':4}}
- road_edges = [('a', 'b'), ('a', 'c'), ('a', 'd'), ('b', 'd')]
- G.add_nodes_from(road_nodes.items())
- G.add_edges_from(road_edges)
- #过滤函数
- def flt_func_draw():
- flt_func = lambda d: d['id'] != 1
- return flt_func
- plt.subplots(1,2,figsize=(15,5))
- #画出原图
- plt.subplot(121)
- nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')
- plt.title('过滤前',fontproperties=myfont)
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- #过滤原图得到子图
- flt_func = flt_func_draw()
- part_G = G.subgraph(n for n, d in G.nodes(data=True) if flt_func(d))
- #画出子图
- plt.subplot(122)
- nx.draw(part_G, with_labels=True, font_weight='bold')
- plt.title('过滤后',fontproperties=myfont)
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- plt.show()
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