復雜網(wǎng)絡(luò)分析庫NetworkX學習筆記(1)：入門

1、復雜網(wǎng)絡(luò)分析庫 NetworkX 學習筆記（1）:入門本文轉(zhuǎn)載至：http:/blog.scie ncen NetworkX是一個用Python語言開發(fā)的圖論與復雜網(wǎng)絡(luò)建模工具， 內(nèi)置了常用的圖與復雜網(wǎng)絡(luò)分析算法，可以方便的進行復雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 分析、仿真建模等工作。我已經(jīng)用了它一段時間了，感覺還不錯（除 了速度有點慢），下面介紹我的一些使用經(jīng)驗，與大家分享。一、NetworkX及Python開發(fā)環(huán)境的安裝首 先 至Uhttp:/pypi.pyth on.o rg/pypi/networkx/ 下 載networkx-1.1-py2.6.egg,至U pywin32-214.win32-py2.6

2、.exe。如果要用 Networkx 的制圖功能，還要 去下載 matplotlib 和 numpy , 地址分別在 http:/sourceforge. net/projects/matplotlib/禾口 Python 2.6 版 本的。上邊四個包中，pywin32、matplotlib和numpy是exe文件，按提 示一路next，比較容易安裝。而NetworkX是個egg文件，安裝稍微 麻煩，需要用easyinstall安裝。具體方法：啟動DOS控制臺（在 運 行”里輸入 cmd）,輸入 C:Python26Libsite-packageseasy_install.py C:n etw

3、orkx-1.1-py2.6.egg，回車后會自動執(zhí)行安裝。注意我是把 networkx-1.1-py2.6.egg放到了 C盤根目錄，讀者在安裝時應(yīng)該具體根 據(jù)情況修改路徑。安裝完成后，啟動開始-程序-ActiveState ActivePython 2.6(32-bit) - PythonWin Editor，”在 shell 中輸入： import n etworkx as nxprint nx如果能輸出：vmodule'n etworkx'from'C:Python26libsite-packagesnetworkx-1.1-py2.6.eggnetworkx_

4、init_ _.pyc'>說明Networkx已經(jīng)安裝好了，可以正常調(diào)用。關(guān)于Python語言， 如果沒有接觸過可以找一本Python的語法書來看看(推薦Python精 要參考(第二版)，網(wǎng)上有電子版)。這個語言很簡單易學，只要有 點編程基礎(chǔ)，幾天就可以學會它，然后就可以自如的運用它調(diào)用 NetworkX 了。二、建立圖或網(wǎng)絡(luò)1、無向圖在PythonWin的Shell里輸入：import networkx as nx #導入 NetworkX 包，將其重命名為 nxG=n x.Graph() #建立一個空的無向圖GG.add_node(1) #添加一個節(jié)點 1G.add_edge

5、(2,3)林加一條邊2-3 (隱含著添加了兩個節(jié)點2、3)G.add_edge(3,2) #寸于無向圖，邊3-2與邊2-3被認為是一條邊print G.n odes() #輸出全部的節(jié)點：1,2, 3print G.edges() #輸出全部的邊：(2, 3)print G.n umber_of_edges() #輸出邊的數(shù)量：1這樣就可以建立一個簡單的無向圖了。如果你的數(shù)據(jù)是存在文件里的 可以循環(huán)從文件中讀取節(jié)點和邊添加到G中。2、有向圖有向圖的建立方式和無向圖基本類似，只是在上述代碼的第二行，將G = nx.Graph()改為G = nx.DiGraph()。需要注意的是，此時再添 加邊3

6、-2與邊2-3,則被認為是兩條不同的邊。同時，有向圖和無向 圖 是可以 相互轉(zhuǎn) 化的，分 別用到 Graph.to_undirected()和 Graph.to_directed()兩個方法。import networkx as nx #導入 NetworkX 包，將其重命名為 nxG=nx.DiGraph() #建立一個空的無向圖GG.add_node(1) #添加一個節(jié)點 1G.add_edge(2,3)林加一條邊2-3 (隱含著添加了兩個節(jié)點2、3)G.add_edge(3,2) #寸于無向圖，邊3-2與邊2-3被認為是一條邊print G.n odes() #輸出全部的節(jié)點：1,2,

7、3print G.edges() #輸出全部的邊：(2, 3)print G.n umber_of_edges() #輸出邊的數(shù)量：13、加權(quán)圖(網(wǎng)絡(luò))有向圖和無向圖都可以給邊賦予權(quán)重，用到的方法是 add_weighted_edges_from它接受1個或多個三元組u,v,w作為參數(shù)， 其中u是起點，V是終點，w是權(quán)重。例如：G.add_weighted_edges_from(0,1,3.0),(1,2,7.5)淼加 0-1 和 1-2 兩條 邊，權(quán)重分別是3.0和7.5。如果想讀取權(quán)重，可以使用get_edge_data方法，它接受兩個參數(shù) u和v，即邊的起訖點。例如：print G.get_edge_data(1,2) #|輸出'weight': 7.5，這是一個字典結(jié)構(gòu)， 可以查看python語法了解它的用法。三、調(diào)用圖算法NetworkX提供了常用的圖論經(jīng)典算法，例如DFS、BFS、最短路、最小生成樹、最大流等等，非常豐富，如果不做復雜網(wǎng)絡(luò)，只作 圖論方面的工作，也可以應(yīng)用NetworkX作為基本的開發(fā)包。具體的算法調(diào)用方法我就不一一介紹了，可以瀏覽NX的在線手冊 http:/ networkxan /refere nce/algorithms.html，對每個算法都提供 了詳細的