networkx中ax用法

Posted 2023-05-08

参考技术A ：
⼀、建⽴图或⽹络
1、⽆向图
在PythonWin 的Shell⾥输⼊：
import networkx as nx #导⼊NetworkX包，为了少打⼏个字母，将其重命名为nx
G = nx.Graph() #建⽴⼀个空的⽆向图G
G.add_node(1) #添加⼀个节点1
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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 G.nodes() #输出全部的节点： [1, 2, 3]
print G.edges() #输出全部的边：[(2, 3)]
print G.number_of_edges() #输出边的数量：1
这样就可以建⽴⼀个简单的⽆向图了。如果你的数据是存在⽂件⾥的，可以循环从⽂件中读取节点和边添加到G中。
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2、有向图
有向图的建⽴⽅式和⽆向图基本类似，只是在上述代码的第⼆⾏，将G = nx.Graph() 改为 G = nx.DiGraph() 。需要注意的是，此时再添加边3-2与边2-3，则被认为是两条不同的边（可以试着运⾏上述代码，⾃⼰查看结果）。
同时，有向图和⽆向图是可以相互转化的，分别⽤到Graph.to_undirected() 和 Graph.to_directed()两个⽅法。
3、加权图（⽹络）
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。例如：
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G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)])
添加0-1和1-2两条边，权重分别是3.0和7.5。
如果想读取权重，可以使⽤get_edge_data⽅法，它接受两个参数u和v，即边的起讫点。例如：
print G.get_edge_data(1,2) #输出'weight': 7.5，这是⼀个字典结构，可以查看python语法了解它的⽤法。
⼆、调⽤图算法
NetworkX提供了常⽤的图论经典算法，例如DFS、BFS、最短路、最⼩⽣成树、最⼤流等等，⾮常丰富，如果不做复杂⽹络，只作
第 4 页
图论⽅⾯的⼯作，也可以应⽤NetworkX作为基本的开发包。具体的算法调⽤⽅法我就不⼀⼀介绍了，可以浏览NX 的在线⼿册http://networkx.lanl.gov/reference/algorithms.html，对每个算法都提供了详细的帮助⽂档和⽰例。下⾯只给出⼀个最短路算法的例⼦：
path=nx.all_pairs_shortest_path(G) #调⽤多源最短路径算法，计算图G所有节点间的最短路径
print path[0][2] #输出节点0、2之间的最短路径序列： [0, 1, 2]
三、⼩结
作为NetworkX学习笔记的第⼀部分，今天先简单介绍下NetworkX的安装与基本使⽤⽅法。后边有时间会陆续介绍：⽤NetworkX进
第 5 页
⾏复杂⽹络拓扑结构统计指标计算、典型复杂⽹络建模（随机图、⼩世界、⽆标度等）以及复杂⽹络可视化的⽅法等，请感兴趣的朋友关注并提出批评与意见。
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python matplotlib 中ax.legend()用法解释

ax.legend()作用：在图上标明一个图例，用于说明每条曲线的文字显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)

for i in range(5):
    #ax.plot(x, i * x, label=\'y=%dx\' %i)
    ax.plot(x, i * x, label=\'$y = %ix$\' % i)

ax.legend()
plt.legend(loc=2)

plt.show()

 

 legend（）有一个loc参数，用于控制图例的位置。 比如 plot.legend(loc=2) , 这个位置就是4象项中的第二象项，也就是左上角。 loc可以为1,2,3,4 这四个数字。

如果把那句legend() 的语句去掉，那么图形上的图例也就会消失了。

http://30daydo.com/article/215