python复杂网络分析库NetworkX

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 matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()                 #建立一个空的无向图G
G.add_node(1)                  #添加一个节点1
G.add_edge(2,3)                #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3）
G.add_edge(3,2)                #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边
print "nodes:", G.nodes()      #输出全部的节点： [1, 2, 3]
print "edges:", G.edges()      #输出全部的边：[(2, 3)]
print "number of edges:", G.number_of_edges()   #输出边的数量：1
nx.draw(G)
plt.savefig("wuxiangtu.png")
plt.show()

输出

nodes: [1, 2, 3]
edges: [(2, 3)]
number of edges: 1

例2：

#-*- coding:utf8-*-
 
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.DiGraph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)                  #加点
G.add_nodes_from([3,4,5,6])    #加点集合
G.add_cycle([1,2,3,4])         #加环
G.add_edge(1,3)     
G.add_edges_from([(3,5),(3,6),(6,7)])  #加边集合
nx.draw(G)
plt.savefig("youxiangtu.png")
plt.show()

有向图

例1：

#!-*- coding:utf8-*-
 
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

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()

注：有向图和无向图可以互相转换，使用函数：

• Graph.to_undirected()
• Graph.to_directed()

例如，例子中把有向图转化为无向图：

#!-*- coding:utf8-*-
 
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

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)])
G = G.to_undirected()
nx.draw(G)
plt.savefig("wuxiangtu.png")
plt.show()

加权图

有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from，它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数，其中u是起点，v是终点，w是权重。

例1：

#!-*- coding:utf8-*-
 
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.Graph()                                        #建立一个空的无向图G
G.add_edge(2,3)                                     #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3）
G.add_weighted_edges_from([(3, 4, 3.5),(3, 5, 7.0)])                                     #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边


print G.get_edge_data(2, 3)
print G.get_edge_data(3, 4)
print G.get_edge_data(3, 5)

nx.draw(G)
plt.savefig("wuxiangtu.png")
plt.show()

输出

{}
{'weight': 3.5}
{'weight': 7.0}

 

经典图论算法计算

计算1：求无向图的任意两点间的最短路径

# -*- coding: cp936 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
 
#计算1：求无向图的任意两点间的最短路径
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(4,5),(4,6),(5,6)])
path = nx.all_pairs_shortest_path(G)
print path[1]