关于networkx返回图的邻接矩阵问题

时间:2022-12-16 7:45am 人气:0

networkx返回图的邻接矩阵

最近有用到关于邻接矩阵的一些问题，平时不太常用所以一直没注意到networkx里面的函数，权当笔记了，有兴趣查看官方文档

这里只举个小例子

import networkx as nx  # 导入必要的函数包
import scipy as sp
import operator
import matplotlib.pyplot as plp

h = nx.Graph()  # 我这里需要用到的图
h.add_nodes_from(list(range(1, 9)))
h.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (1, 5), (1, 4), (2, 8), (2, 6), (3, 6), (4, 7)])

nx.draw_networkx(h)  # draw
plp.show()
print(nx.adjacency_matrix(h).todense())  # 返回图的邻接矩阵

图长这样：

输出的邻接矩阵：

ok，一个简简单单的邻接矩阵解决完毕。

NetworkX学习笔记之邻接矩阵

邻接矩阵

As = nx.adjacency_matrix(G)
print(As)

# 转化成二维数组形式的矩阵
A = As.todense()
print(A)

已知图的邻接矩阵，创建图

import numpy as np
A = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]])
G = nx.from_numpy_matrix(A)
nx.draw(G, node_size=800, with_labels=True)

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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