關(guān)于networkx返回圖的鄰接矩陣問題
更新時(shí)間：2022年12月16日 09:46:20 作者：7:45am
這篇文章主要介紹了關(guān)于networkx返回圖的鄰接矩陣問題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
networkx返回圖的鄰接矩陣
最近有用到關(guān)于鄰接矩陣的一些問題，平時(shí)不太常用所以一直沒注意到networkx里面的函數(shù)，權(quán)當(dāng)筆記了，有興趣查看官方文檔
這里只舉個(gè)小例子
import networkx as nx # 導(dǎo)入必要的函數(shù)包 import scipy as sp import operator import matplotlib.pyplot as plp h = nx.Graph() # 我這里需要用到的圖 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()) # 返回圖的鄰接矩陣
圖長(zhǎng)這樣：
輸出的鄰接矩陣：
ok，一個(gè)簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的鄰接矩陣解決完畢。
NetworkX學(xué)習(xí)筆記之鄰接矩陣
鄰接矩陣
As = nx.adjacency_matrix(G) print(As)
# 轉(zhuǎn)化成二維數(shù)組形式的矩陣 A = As.todense() print(A)
已知圖的鄰接矩陣，創(chuàng)建圖
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)
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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