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

1.创建一个Graph

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

#导入相应的包 

import networkx as nx 

from PIL import Image 

import matplotlib.pyplot as plt 

from networkx.drawing.nx_pydot import to_pydot 

from matplotlib.font_manager import *   

#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 

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

#解决负号\'-\'显示为方块的问题   

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

#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)] 

#用于显示图片 

def ShowGraph(G): 

    #使用pydot保存图片 

    P=to_pydot(G)                                                                

    P.write_jpeg(\'pydot.png\') 

    #使用matplotlib保存图片 

    pos=nx.shell_layout(G) 

    nx.draw(G,pos,with_labels=True) 

    plt.savefig(\'mat.png\') 

    plt.close()   

    #将前面两张图显示 

    plt.subplots(figsize=(12,6)) 

    #plt.suptitle(\'Diffrent\') 

    #载入matplotlib的图片 

    plt.subplot(1,2,1) 

    plt.title(\'matplotlib\') 

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

    #plt.axis(\'off\') 

    #去掉坐标刻度 

    plt.xticks([]) 

    plt.yticks([]) 

    #载入pydot的图片 

    plt.subplot(1,2,2) 

    plt.title(\'pydot\') 

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

    #plt.axis(\'off\') 

    #去掉坐标刻度 

    plt.xticks([]) 

    plt.yticks([]) 

    #显示图片 

    plt.show()

1.2有自循环的无向图

#定义无向图 

G = nx.Graph() 

#往图添加节点和边 

G.add_nodes_from(nodes) 

G.add_weighted_edges_from(edges) 

#显示图片 

ShowGraph(G)

有自循环的无向图

1.3有自循环的有向图

#清除前面的无向图 

G.clear() 

#定义有向图 

G = nx.DiGraph() 

#添加节点和边 

G.add_nodes_from(nodes) 

G.add_weighted_edges_from(edges) 

#显示图片 

ShowGraph(G)

有自循环的有向图

1.4有自循环和平行边的无向图

#清除前面的无向图 

G.clear() 

#定义带平行边无向图 

G = nx.MultiGraph() 

#添加节点和边 

G.add_nodes_from(nodes) 

G.add_weighted_edges_from(edges) 

#显示图片 

ShowGraph(G)

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

#清除前面的无向图 

G.clear() 

#定义带平行边有向图 

G = nx.MultiDiGraph() 

#添加节点和边 

G.add_nodes_from(nodes) 

G.add_weighted_edges_from(edges) 

#显示图片 

ShowGraph(G)

有自循环和平行边的有向图