python将邻接矩阵输出成图的实现

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我们。

(0)

相关推荐

  • Python根据已知邻接矩阵绘制无向图操作示例

    本文实例讲述了Python根据已知邻接矩阵绘制无向图操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 有六个点:[0,1,2,3,4,5,6],六个点之间的邻接矩阵如表格所示,根据邻接矩阵绘制出相对应的图 0 1 2 3 4 5 6 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 2 0 1 0 1 0 1 0 3 1 1 1 0 1 1 1 4 0 1 0 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 0 0 6 0 1 0 1 1 0 0 将点之间的联系构造成如下矩阵 N = [[0, 3,

  • python使用邻接矩阵构造图代码示例

    问题 如何使用list构造图 邻接矩阵的方式 Python代码示例 # !/usr/bin/env python # -*-encoding: utf-8-*- # author:LiYanwei # version:0.1 # 邻接矩阵 ''' a---b\ | | \ | | c | | / e---d/ 对于无向图顶点之间存在边,则为1,反之则为0 a b c d e a 0 1 0 0 1 b 1 0 1 1 0 c 0 1 0 1 0 d 0 1 1 0 1 e 1 0 0 1 0 观

  • python将邻接矩阵输出成图的实现

    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

  • python将文本转换成图片输出的方法

    本文实例讲述了python将文本转换成图片输出的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #-*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw text = u'欢迎访问我们,http://www.jb51.net' font = ImageFont.truetype("msyh.ttf",18) lines = [] line ='' for word in text.split(): print wor

  • Python获取航线信息并且制作成图的讲解

    获取航线信息并且制作成图 航线信息 航线信息查询网站 本次实例使用的航班号为 CES5496 查询后在network中可以寻找到如下内容https://zh.flightaware.com/ajax/ignoreall/trackpoll.rvt?token=c35ca45ecbca57cd1ea443d1c65c36426ea06630de026ffd737977e4a40a26ead614b3f2ddde9907453c214a859f7965-dd1320656957446e66d5342

  • python傅里叶变换FFT绘制频谱图

    本文实例为大家分享了python傅里叶变换FFT绘制频谱图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 频谱图的横轴表示的是 频率, 纵轴表示的是振幅 #coding=gbk import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #依据快速傅里叶算法得到信号的频域 def test_fft(): sampling_rate = 8000 #采样率 fft_size = 8000 #FFT长度 t = np.arang

  • 利用Python matplotlib绘制风能玫瑰图

    概述 在之前的风资源分析文章中,有提到过用widrose包来进行玫瑰图的绘制,目前的可视化绘图包有很多,但是最基础和底层的,本人认为还是matplotlib,有时候为了画1-2个图就去安装一个包,好麻烦,我就是个安装软件的渣渣,所以,推己及人,我也研究了一下,matplotlib画玫瑰图的方法,废话不多说,开始咯~~~ 风能玫瑰图 玫瑰图是气象科学专业统计图表,用来统计某个地区一段时期内风向.风速发生频率,又分为"风向玫瑰图"和"风速玫瑰图".本文中的玫瑰图是将风速

  • Python基于Pytorch的特征图提取实例

    目录 简述 单个图片的提取 神经网络的构建 特征图的提取 可视化展示 完整代码 总结 简述 为了方便理解卷积神经网络的运行过程,需要对卷积神经网络的运行结果进行可视化的展示. 大致可分为如下步骤: 单个图片的提取 神经网络的构建 特征图的提取 可视化展示 单个图片的提取 根据目标要求,需要对单个图片进行卷积运算,但是Pytorch中读取数据主要用到torch.utils.data.DataLoader类,因此我们需要编写单个图片的读取程序 def get_picture(picture_dir,

  • Python实现视频分解成图片+图片合成视频

    目录 一.python视频拆分+图片合成(源码一) 1.python视频拆分 2.python图片合成 二.python视频拆分+图片合成(源码二) 三.python视频拆分(源码三) 一.python视频拆分+图片合成(源码一) 1.python视频拆分 import cv2 def video2frame(videos_path,frames_save_path,time_interval): ''' :param videos_path: 视频的存放路径 :param frames_sav

  • Python简单实现gif动图倒放示例

    最近是有点忙,感觉好久没写博客了.但是最近看到一个有趣的就是gif动图的倒放,因为这个原理也并不是很难,而且用到的库以前也略微的看过一点点,所以要新学的东西不是很多. 开发环境 :pycharm + win10下python环境 主题思路就是将gif动图的每一帧都截取下来,将整张动图拆分成图片流,然后将图片流反序,最后将反序后的图片流重新合成成一张gif动图,下面贴上代码  : # python下的图像处理库 from PIL import Image, ImageSequence # 系统模块

  • 浅谈Python 字符串格式化输出(format/printf)

    Python 字符串格式化使用 "字符 %格式1 %格式2 字符"%(变量1,变量2),%格式表示接受变量的类型.简单的使用例子如下: # 例:字符串格式化 Name = '17jo'   print 'www.%s.com'%Name   >> www.17jo.com Name = '17jo' Zone = 'com' print 'www.%s.%s'%(Name,Zone) >> www.17jo.com 字符串格式化时百分号后面有不同的格式符号,代表

  • python将字符串转换成数组的方法

    python将字符串转换成数组的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #----------------------------------------- # Name: string_to_array.py # Author: Kevin Harris # Last Modified: 02/13/04 # Description: This Python script demonstrates # how to modify a string by # converting it

随机推荐