python-networkx學習（1）

標籤：length   from   載入   def   選擇性參數   雜湊表   預設   工作量   default   

介紹：

networkx是python的一個庫，它為圖的資料結構提供演算法、產生器以及畫圖工具。近日在使用ryu進行最短路徑擷取，可以通過該庫來簡化工作量。該庫採用函數方式進行調用相應的api，其參數類型通常為圖對象。

函數API的調用，按照以下步驟來建立構建圖：

1.networkx的載入

在python中調用networkx通常只需要將該庫匯入即可

import networkx as nx

 

2.圖對象的建立

networkx提供了四種基本圖對象：Graph，DiGraph，MultiGraph，MultiDiGraph。

使用如下調用方式，可以建立以上四種圖對象的空圖。

G=nx.Graph()G=nx.DiGraph()G=nx.MultiGraph()G=nx.MultiDiGraph()

在 networkx中，圖的各個節點允許以雜湊表對象來表示，而對於圖中邊的各個參量，則可以通過與邊相關聯的方式來標識，一般而言，對於權重，用weight作為keyword，而對於其他的參數，使用者可以採用任何除weight以外的keyword來命名。

3.在2中，建立的只是一副空圖，為了得到一個有節點、有邊的圖，一般採用下面這個函數：

G.add_edge(1,2) #default edge data=1 G.add_edge(1,2) #specify edge data=0.9

add_edge()函數，該函數在調用時需要傳入兩個參數u和v，以及多個選擇性參數

u和v即圖中的兩個節點，如果圖中不存在節點，在調用時會自動將這兩個節點添加入內，同時構建兩個節點之間的串連關係，選擇性參數通常指這條邊的權重等關係參量。需要注意的是，如果圖中已經存在了這條邊，重新進行添加時會對這條邊進行跟新操作（也就是覆蓋了原有的資訊）。

對於該函數，除了上述的構建方式以外，還有以下幾種方式來建立邊：

G.add_edge(*e)             # single edge as tuple of two nodesG.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7)  #using many arguements to create edgeG.add_edges_from( [(1, 2)] ) # add edges from iterable container

　　有時候，當採用預設建立邊以後，我們可能還會往邊裡面添加邊的相關參數，這時候，可以採用下面的方式來更新邊的資訊：

#For non-string attribute keys, use subscript notation.G.add_edge(1, 2)G[1][2].update({0: 5})     #更新邊的資訊G.edges[1, 2].update({0: 5})  #更新邊的資訊#上述兩種更新方式，擇一選取即可

　　細心的朋友可能注意到我在寫建立圖的內容的時候，提到了add_edges_from（）函數，該函數也是用來建立邊的，該方式與add_edges()略有不同，比之add_edges()採用一個一個節點的方式進行建立，它來的更為便利。這個函數在調用時，需要一個節點元組作為參數以及多個選擇性參數作為邊的資訊。你可以這麼傳遞：

預設建立節點之間的邊：

G.add_edges_from([(u,v)])

 也可以這麼寫，在建立的同時添加資訊：

G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label=‘WN2898‘)　

　　通過上述方式，就構建了一個3-4-1的圖的串連，並給每條邊打上了標籤。

由此你就可以建立出自己的圖模型了。

 

 

　　　　　　　　　　

python-networkx學習（1）