图神经网络入门(1)-networkx

简介

NetworkX是一个Python语言的图论建模工具,用于创建、操作复杂网络结构(如图、有向图等)。它提供了许多用于分析网络、生成随机网络、以及可视化网络的函数和工具。用户可以利用NetworkX来研究复杂网络的拓扑结构、节点间的关系以及路径查找等问题。

创建图:

import networkx as nx

# 创建一个空图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node(1)

# 添加边
G.add_edge(2, 3)

  • 操作图:
# 获取节点列表
nodes = G.nodes()

# 获取边列表
edges = G.edges()

# 获取节点邻居
neighbors = G.neighbors(2)

  • 分析图:
# 计算图的直径
diameter = nx.diameter(G)

# 计算平均最短路径长度
avg_shortest_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)

# 查找最小生成树
min_spanning_tree = nx.minimum_spanning_tree(G)

  • 可视化图:
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

绘图

在这里插入图片描述

  • 参考networkx文档

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