今天在学习别人特征工程的时候,看到这样一个函数,max_kcore = pd.DataFrame(list(nx.core_number(graph).items()), columns=["qid", "kcore"]),找了半天找不到nx.core_number()函数返回的是什么. 官方文档是这样介绍的: Return the core number for each vertex. A k-core is a maximal subgraph that co…

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 1.1…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49839251 其它复杂网络绘图库 [SNAP for python] [ArcGIS,Python,网络数据集中查询两点最短路径] Networkx数据类型 Graph types NetworkX provides data structures and methods for storing graphs. All NetworkX graph classes allow (hashable)…

常用网站: 官方文档 Github (latest development) NetworkX官方介绍: ======== NetworkX (NX) is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. <https://networkx.lanl.gov/> Just write in Pytho…

原文:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 复杂网络分析库NetworkX学习笔记(1):入门 NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.我已经用了它一段时间了,感觉还不错(除了速度有点慢),下面介绍我…

写在前面:城市计算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.最近接触了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. 创建一个图 import networkx as nx G = nx.Graph() 节点 一次添加一个节点 G.add_node(1) 添加一个节点列表 G.add_nodes_from([2, 3]) 边 可以通过一次添…

官方教程 NetworkX是一个创建,操作,研究复杂网络的结构,动态,功能的python包. #创建一个network import networkx as nx G = nx.Graph() #nodes import networkx as nx G = nx.Graph() ''' 在networkx中,nodes可以是任何能够hash的对象, 例如a text string,an image,an XML object,another Graph,a customized node ob…

NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包,GraphScoep 兼容 NetworkX 接口.本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在(大)图上进行分析. NetworkX 是什么 NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具,它内置了常用的图与复杂网络分析算法,提供了一套简单易用的图分析接口,可以方便地进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.NetworkX 的接口设计十分简洁,对于作为刚进入图算法领域的小白来说,Ne…

小书匠Graph图论 如果只是简单使用nx.draw,是无法定制出自己需要的graph,并且这样的graph内的点坐标的不定的,运行一次变一次,实际中一般是要求固定的位置,这就需要到布局的概念了.详细的画图信息可以看这里,代码中的关键部分使用了英文进行注释,不在另外注释. 目录: 9.Drawing Graph 9.1使用Matplotlib 9.2使用Graphviz AGraph (dot) 9.3图布局 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. 9.Drawing Gra…

小书匠Graph图论 本节主要讲解如何快速使用内置的方法生成graph,官方的文档在这里,里面包含了networkX的所有graph生成器,下面的内容只是我节选的内容,并将graph画出来而已. 声明,文中重复使用了以下代码块 ,现在统一注释在这里: plt.subplot(221) #生成2*2的组图,并且当前子图在2*2矩阵的第一个位置.第二个位置是222  plt.title('complete_graph') #子图的标题  nx.draw(G, with_labels=True, fo…

Generate and parse JSON serializable data for NetworkX graphs. node_link_data(G[, attrs]) Returns data in node-link format that is suitable for JSON serialization and use in Javascript documents. node_link_graph(data[, directed, …]) Returns graph fro…

小书匠 Graph 图论  学过线性代数的都了解矩阵,在矩阵上的文章可做的很多,什么特征矩阵,单位矩阵等.grpah存储可以使用矩阵,比如graph的邻接矩阵,权重矩阵等,这节主要是在等到graph后,如何快速得到这些信息.详细官方文档在这里 目录: 12.graph和其他数据格式转换 12.1graph与字典(Dict) 12.2graph与列表(List) 12.3graph与numpy 12.4graph与Scipy 12.5graph与Pandas 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个…

小书匠Graph图论 graph构建完成后,对graph的连通等属性进行分析. 目录: 8.对图进行分析 8.1连通子图 8.2弱联通 8.3强连通 8.4子图 8.5条件过滤 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…

小书匠Graph图论 graph生成后,除了有查看操作,还有移除等操作,还有其他更多操作,具体可以看这里.下面将比较graph操作前后的不同. 目录: 7.对图进行操作 7.1移除某些节点和边 7.2合并graph 7.3有向图和无向图的转化 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. 7.对图进行操作 7.1移除某些节点和边 #G.clear()  #生成graph  G=nx.path_graph(8)  plt.subplots(1,2,figsize=(15,5))  p…

小书匠Graph图论 有时候graph建好后,我们并不清除该graph内节点的,边的信息,这就需要调用函数去查看了. 目录: 6.查看Graph的信息 6.1查看graph内节点,边的 6.2查看graph中的点,边 6.3查看某些节点的度 6.4查看节点&边信息 6.5遍历一个有权图 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. 6.查看Graph的信息 6.1查看graph内节点,边的数量 #生成graph  G=nx.path_graph(8)  nx.draw(G,with…

小书匠Graph图论 要画出美观的graph,需要对graph里面的节点,边,节点的布局都要进行设置,具体可以看官方文档:Adding attributes to graphs, nodes, and edges部分. 目录: 5.设置graph的信息 5.1创建graph时添加属性 5.2指定节点的属性 5.3指定边的属性 5.4显示graph 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. 5.设置graph的信息 5.1创建graph时添加属性 #G.clear()  G=nx…

小书匠Graph图论 不可否认,日常中我们使用最多的还是,使用自己的数据去手动创建自己的图形,而不是使用生成器,现从给graph添加点和边入手,讲解手动创建graph. 目录: 3.给graph添加节点 4.给graph添加边 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. 3.给graph添加节点 from math import ceil  #该函数由于显示一组graph,传上来的是一组graph和这些graph的描述.  def ShowGraph(glists,ginfo,r…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import networkx as nx import numpy as np import json import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import asLineString, asMultiPoint def get_path(n0, n1): """If n0 and n1 are connected n…

图的类型 Graph类是无向图的基类,无向图能有自己的属性或参数,不包含重边,允许有回路,节点可以是任何hash的python对象,节点和边可以保存key/value属性对.该类的构造函数为Graph(data=None,**attr),其中data可以是边列表,或任意一个Networkx的图对象,默认为none:attr是关键字参数,例如key=value对形式的属性. MultiGraph是可以有重边的无向图,其它和Graph类似.其构造函数MultiGraph(data=None, *at…

转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co…

NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.networkx支持创建简单无向图.有向图和多重图(multigraph):内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据:支持任意的边值维度,功能丰富,简单易用. 引入模块 import networkx as nx print nx 无向图 例1: #!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import…

networkX tutorial 绘制基本网络图 用matplotlib绘制网络图 基本流程: 1. 导入networkx,matplotlib包 2. 建立网络 3. 绘制网络 nx.draw() 4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用 最基本画图程序 import networkx as nx #导入networkx包 import matplotlib.pyplot as plt G = nx.random_graphs.barabasi_albert_gr…

[说明:Pregel这篇是发表在2010年的SIGMOD上,Pregel这个名称是为了纪念欧拉,在他提出的格尼斯堡七桥问题中,那些桥所在的河就叫Pregel.最初是为了解决PageRank计算问题,由于MapReduce并不适于这种场景,所以需要发展新的计算模型去完成这项计算任务,在这个过程中逐步提炼出一个通用的图计算框架,并用来解决更多的问题.核心思想源自BSP模型,这个就更早了,是在上世纪80年代由Leslie Valiant(2010年图灵奖得主)提出,之后在1990的Communicat…

在做东西的时候用到了社区发现,因此了解了一下有关社区发现的一些问题 1,社区发现算法 (1)SCAN:一种基于密度的社团发现算法 Paper: <SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks>  Auther: Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger  Conference: SIGKDD 2007 主要概念: 节点相似度定义为两个节点共同邻居的数目与…

这是我在数据分析过程中遇到的实际问题,简单记录一下.这里以DiGraph为例,其他类型的网络(图)的处理方法是一样的. 按照这里:http://networkx.github.io/documentation/development/reference/classes.digraph.html 的官方文档介绍,对于DiGraph,每一个图.节点和边,都可以赋一个或多个以字典形式存在的key/value对,所以可以这样对一个DiGraph赋一个属性: G=nx.DiGraph(Seq=0) pri…

原文来自:http://blog.sciencenet.cn/blog-404069-297233.html 作复杂网络研究离不开对各种实际或模拟网络的统计.计算.绘图等工作.对于一般性的工作,我们可以用Pajek.Netdraw和Ucinet等软件完成.但对一些特殊应用(比如自己开发了一个新模型),现有的软件不能提供相应的建模或计算功能,这时就必须要通过编程的办法来解决问题了. 在这篇文章中,向大家介绍我使用过的4个面向图论及复杂网络分析的程序库,它们可以(分别或同时)用C.C++.C#和Py…

本文主要总结近期学习的Social Network Analysis(SNA)中的各种Centrality度量,我暂且翻译为中心度.本文主要是实战,理论方面几乎没有,因为对于庞大的SNA,我可能连门都没有入,但是我觉得这不影响我理解原理后使用他们. 本文为原创,如有不小心侵权的问题出现,请联系本人删除.本文不允许任何形式的转载!!! 一.Centrality的定义 在SNA领域的centrality是用于衡量图中节点的重要度,不同的centrlity会给相同的点给出差异很大的centrality…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/54291831 networkx使用matplotlib绘制函数 draw(G[, pos, ax, hold]) Draw the graph G with Matplotlib. draw_networkx(G[, pos, arrows, with_labels]) Draw the graph G using Matplotlib. draw_networkx_nodes(G, pos[, n…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/54020333 Networks算法Algorithms 最短路径Shortest Paths shortest_path all_shortest_paths shortest_path_length average_shortest_path_length has_path Advanced Interface Dense Graphs A* Algorithm [Shortest Paths]…

1.简单使用 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() G.add_edge(1,2) nx.draw_networkx(G) plt.show 2. 3.网络分析与计算 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 3D…