利用networkx,numpy,matplotlib,将邻接矩阵输出为图形。
1,自身确定一个邻接矩阵,然后通过循环的方式添加变,然后输出图像
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np G = nx.Graph() Matrix = np.array( [ [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], # a [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0], # b [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], # c [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], # d [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], # e [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1], # f [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1], # g [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0] # h ] ) for i in range(len(Matrix)): for j in range(len(Matrix)): G.add_edge(i, j) nx.draw(G) plt.show()
2,有向图
G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_nodes_from([3, 4, 5, 6]) G.add_cycle([1, 2, 3, 4]) G.add_edge(1, 3) G.add_edges_from([(3, 5), (3, 6), (6, 7)]) nx.draw(G) # plt.savefig("youxiangtu.png") plt.show()
3, 5节点完全图
G = nx.complete_graph(5) nx.draw(G) plt.savefig("8nodes.png") plt.show()
4,无向图
G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_nodes_from([3, 4, 5, 6]) G.add_cycle([1, 2, 3, 4]) G.add_edge(1, 3) G.add_edges_from([(3, 5), (3, 6), (6, 7)]) nx.draw(G) # plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show()
5,颜色节点图
G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (4, 5), (4, 6), (5, 6)]) pos = nx.spring_layout(G) colors = [1, 2, 3, 4, 5, 6] nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors) nx.draw_networkx_edges(G, pos) plt.axis('off') # plt.savefig("color_nodes.png") plt.show()
将图转化为邻接矩阵,再将邻接矩阵转化为图,还有图的集合表示,邻接矩阵表示,图形表示,这三种表现形式互相转化的问题是一个值得学习的地方,继续加油!
以上这篇python将邻接矩阵输出成图的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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更新日志
2024年11月25日
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