转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种…

官方教程 博客:NetworkX %pylab inline import networkx as nx Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib # 创建一个空图 G = nx.Graph() 节点 G.add_node(1) # 添加一个节点 G.node NodeView((1,)) G.add_nodes_from([2, 3]) # 添加多个节点 G.node NodeView((1, 2, 3)) H…

小书匠 Graph 图论  重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: * 11.2最小/最大生成树问题 * 11.2.1…

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…

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…

networkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的图结构,提供分析图的算法.图是由顶点.边和可选的属性构成的数据结构,顶点表示数据,边是由两个顶点唯一确定的,表示两个顶点之间的关系.顶点和边也可以拥有更多的属性,以存储更多的信息. 对于networkx创建的无向图,允许一条边的两个顶点是相同的,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条边,即出现平行边.边和顶点都可以有自定义的属性,属性称作边和顶点的数据,每一个属性都是一个Key:Value对. 一,创建图 在创建图之前,需要导…

官方教程 博客:NetworkX NetworkX 使用(二) Introduction to Graph Analysis with NetworkX %pylab inline import networkx as nx Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_nodes_from([2,3]) G.add_edge(1,2) e = (…

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…

一.networkx 1.用于图论和复杂网络 2.官网:http://networkx.github.io/ 3.networkx常常结合numpy等数据处理相关的库一起使用,通过matplot来可视化图 二.绘制图 1.创建图 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G=nx.Graph()#创建空图,无向图 # G1=nx.DiGraph(e)#创建空图,有向图 # G = nx.Graph(name='my graph')…