Публикации по теме 'networkx'
Учебное пособие по NetworkX: сетевой анализ в Python (часть II)
NetworkX — это пакет Python для создания, управления и изучения сложных сетей. Он предоставляет простой в использовании интерфейс для работы с графами и сетями и включает в себя различные алгоритмы графов, которые можно использовать для анализа данных графов и управления ими.
В этом руководстве мы рассмотрим некоторые из наиболее часто используемых графовых алгоритмов в NetworkX. …
Библиотека недели №4: NetworkX 🕸️
Освоение искусства сетевого анализа
Почему NetworkX?
NetworkX — одна из самых популярных и мощных библиотек Python для сетевого анализа . Сетевой анализ изучает, как элементы взаимодействуют друг с другом. Элементы называются узлами, а отношения или связи между ними называются ребрами. Узлы и ребра вместе образуют сети.
NetworkX можно использовать для запуска сложных алгоритмов на наборах данных, организованных в виде сетей. Его возможности распространяются на запуск сложных..
Практическое применение NetworkX в науке о данных
В области анализа данных и науки о сетях NetworkX представляет собой мощную библиотеку Python, которая обеспечивает гибкую основу для изучения и анализа сложных сетей. Благодаря широкому набору функций NetworkX стал популярным инструментом как для исследователей, специалистов по данным, так и для разработчиков. В этом блоге мы рассмотрим некоторые практические приложения NetworkX и углубимся в сценарии реального мира, где его можно использовать для получения ценной информации. Мы также..
Введение в NetworkX
Эта история является отправной точкой для работы с графами и использования графов для машинного обучения. Он содержит базовые знания о том, как получать данные и использовать их.
Создание графика
Вы можете добавить ребра, как показано ниже, и он автоматически создаст узлы, значение по умолчанию – 1 для ребер, если вы ничего не указали
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(2, 4)
G.add_edge(3, 4)
G.add_edge(4, 1)
Добавить ребра с..
Алгоритм поиска Google: реализация на Python
Алгоритм поиска Google: реализация на Python
PageRank (PR) - это алгоритм, используемый поиском Google для ранжирования веб-сайтов в результатах поисковых систем в соответствии с их важностью. Но что означает «важность»? В этом случае, согласно Google, это означает количество и качество внутренних ссылок страницы, на самом деле:
«PageRank работает путем подсчета количества и качества ссылок на страницу для определения приблизительной оценки важности веб-сайта. Основное..
Вопросы по теме 'networkx'
Обход узла Networkx
Используя библиотеку Python Networkx, я создал неориентированный граф для представления сети отношений между разными людьми. Ниже приведен фрагмент моего кода:
import networkx as nx
def creategraph(filepath):
G=nx.Graph()
#All the various...
1497 просмотров
schedule
18.03.2023
Рисовать графики с помощью Networkx to_agraph()
У меня есть объект networkx digraph. Я могу нарисовать график в файле, используя to_agraph. Но я хочу нарисовать график в памяти, что-то, что я могу затем сохранить в таблице базы данных, не обязательно записывая его в файл. Есть ли способ сделать...
1622 просмотров
schedule
06.02.2024
Networkx: импорт графа со значениями узлов и информацией о ребрах
Я генерирую случайный геометрический граф с помощью networkx. Я экспортирую всю информацию об узлах и ребрах в файл. Я хочу создать тот же граф, импортировав всю информацию об узлах и ребрах из файла.
Код для экспорта значений узлов и информации...
1335 просмотров
schedule
12.03.2024
Как взвешенные ребра влияют на PageRank в networkx?
Я играю с networkx (библиотека графиков в python) и нашел документацию, в которой говорится, что алгоритм PageRank учитывает веса ребер при подсчете очков, но мне было интересно, лучше ли большие веса ребер или меньшие веса?
15128 просмотров
schedule
29.05.2023
Python, networkx
Мне нужна помощь, так как я не эксперт в программировании.
Как я могу нарисовать планарный граф (граф называется планарным, если его можно нарисовать на плоскости так, чтобы не было пересечений ребер) для данного графа с n узлами и E ребрами. а...
8598 просмотров
schedule
22.04.2022
Как сгенерировать полностью связанный подграф из списка узлов с помощью модуля python networkx
Мне нужно создать полностью связанный подграф с помощью networkx , начиная со списка узлов, которые я хочу подключить. По сути, я хочу, чтобы все узлы в списке, который я передаю функции, были связаны друг с другом.
Интересно, есть ли для этого...
10575 просмотров
schedule
03.08.2023
Создайте данные дерева, используя networkx в python
Я пытаюсь создать дерево с 1111 узлами и организовано таким образом, что узел 1 имеет 10 дочерних элементов (от 2 до 11), узел 2 имеет 10 дочерних элементов (от 12 до 21) и т. д., так что каждый узел имеет 10 дочерних элементов. с 1 узлом на корневом...
5961 просмотров
schedule
25.09.2022
Алгоритм нахождения порога перколяции во взвешенной сети
У меня есть несколько состояний, которые связаны вероятностями перехода (встроенными в матрицу перехода, как в цепи Маркова). Я хочу обобщить эту матрицу перехода, рассматривая только вероятности, достаточно высокие, чтобы они позволяли перейти из...
3075 просмотров
schedule
29.07.2022
Обход графа с помощью Networkx (Python)
Я немного играю с Networkx, чтобы управлять графиком зависимостей. Скажем, у меня есть этот график, каждая буква которого представляет сервер
>>> G = nx.Graph()
>>> G.add_edge("A","B")
>>> G.add_edge("A","H")...
10535 просмотров
schedule
23.04.2022
Извлечение данных из файла GML
У меня есть файл GML (Graph (не Graffiti) Modeling Language), из которого я хочу создать сопоставление идентификаторов с метками. Я не понимаю, как я могу это сделать, поскольку мои манипуляции со списком, похоже, не работают. Я попытался...
16832 просмотров
schedule
14.11.2022
Метки узлов с использованием networkx
Я создаю график из данной последовательности значений Y, содержащихся в curveSeq . (значения X нумеруются автоматически: 0,1,2 ...)
т.е. для curveSeq = [10,20,30] мой график будет содержать точки:
<0,10>, <1,20>, <2,30>....
31015 просмотров
schedule
10.06.2023
NetworkX - поиск естественных кластеров точек на графике
Все еще в новинку для NetworkX здесь, но я хотел иметь возможность запрашивать граф NetworkX, чтобы найти все узлы в кластере узлов. Вот пример графика, который я создал:
Как видите, есть кластеры узлов. В каждом кластере каждый узел связан со...
5401 просмотров
schedule
07.07.2022
Объединить 2 узла в граф networkx
Я собирался использовать функцию blockmodel в networkx. Кажется, что-то очень похоже на то, что я хочу.
Я хочу объединить два узла в графе networkx и заменить его метками узлов, соответствующими любому из соединяемых узлов. Остальные узлы должны...
824 просмотров
schedule
05.05.2023
Изоморфизм подграфов
Какой самый быстрый способ в igraph или networkx найти все простые пути длины 4 в разреженном ориентированном графе? Один из способов — построить граф простого пути длины 4 и использовать функцию изоморфизма подграфов vf2. Это лучший/быстрый способ?...
1387 просмотров
schedule
06.12.2022
Найдите ребра с наивысшим весом для данного узла
У меня есть ориентированный граф в NetworkX. Ребра имеют вес от 0 до 1, представляющий вероятности того, что они произошли. Возможности подключения к сети довольно высоки, поэтому я хочу обрезать края так, чтобы для каждого узла оставался только...
7203 просмотров
schedule
20.04.2022
Использование NetworkX с matplotlib.ArtistAnimation
Что я хочу сделать, так это создать анимацию, в которой узлы графика меняют цвет со временем. Когда я ищу информацию об анимации в matplotlib, я обычно вижу примеры, которые выглядят примерно так:
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import...
3455 просмотров
schedule
19.07.2022
Ошибка кодирования при записи в файл gml
В одном из моих предыдущих постов у меня была проблема с чтением и записью строк на языке, отличном от английского. Проблема была в кодировке моей системы. ton1c упомянул, что запись строк в txt — это нормально, и это действительно так! Теперь я...
935 просмотров
schedule
04.05.2024
Найдите самый длинный путь в DAG с помощью Networkx в Python
У меня очень большой DAG строк (~ 200 тыс.). Я хотел бы найти самый длинный путь, который существует в этом графе. В приведенном ниже коде показано, как я настроил график (из списка строк new_list ).
#create new empty graph
g = nx.DiGraph()...
1438 просмотров
schedule
04.05.2022
Узкое место в производительности при создании сети с igraph в Python
Я пытаюсь создать огромную сеть, используя модуль python igraph. Я просматриваю список словарей в следующем формате:
d1={'el1':2, 'el3':4, ...,'el12':32}
d2={'el3':5, 'el4':6, ...,'el12':21}
Сеть создается следующим образом: каждый узел...
1070 просмотров
schedule
13.12.2022
Преобразование графа в исходящую степень 1 (за исключением лишних ребер с нулевым весом)
Я читаю такие графики, как http://www.dis.uniroma1.it/challenge9/data/rome/rome99.gr из http://www.dis.uniroma1.it/challenge9/download.shtml на Python. Например, используя этот код.
#!/usr/bin/python
from igraph import *
fname = "rome99.gr"
g...
295 просмотров
schedule
16.04.2022
