创建简单的空图形（没有边和点）
import networkx as nxg = nx.Graph();h = nx.Graph( g); #可以在构建Graph对象时指定值来构造一个新的Graph对象f = nx.Graph( [ (1,2),(2,3),(1,3)]); #可以在构建Graph对象时指定node关系的数组来构建Graph对象根据定义，一个Graph就是一个所有nodes的集合。在NetworkX中，nodes能够代表任何对象，例如一个文本，一个图片，一个xml对象或者另外一个Graph，一个自定义的对象等等。由于NetworkX提供了多种Graph对象生成方法，并且体痛了读写方法来读写多种格式，所以Graph对象能够使用多种方式创建。
Nodes
graph对象能够添加node（节点）g.add_node(1); #添加一个节点 g.add_nodes_from( [2,3]) #添加一个节点列表h = nx.path_graph(10)g.add_nodes_from( h) #添加一个能够迭代的集合(例如：list, set, graph, file等等)，这样g中包含了h中的元素g.add_node( h) #这是将h作为一个node添加到g中g.add_nodes_from( 'span'); #将span拆分为一个字符数组，然后添加nodeNote: 最后，h是一个graph对象，将h最为g的node，是一个很灵活的特性。这样节点可以是graph中的graph，files中的graphs，method中的graph等等。值得思考的是，如果结构化你的应用使得那些node都是有用的实体。如果你愿意，你还可以是g对应一个唯一的表示，每个node对应一个被表示的key。如果node对应的是对象中的内容，那么当内容变化是，不应该修改对象，应该修改node对应的内容（有点绕）。Edges
graph对象中还能够添加edges(边)；g.add_edge(1,2) # 添加一个1和2之间的edgee=(2,3) #定义个关系g.add_edge( *e) #添加关系对象g.add_edges_from([(1,2),(2,3)]) #添加一个edge数组g.add_edges_from( h.edges()); #h.edges()返回的h的包含所有edge的数组#拆除graph对象中的node和edge可以使用如下方法g.remove_node()g.remove_nodes_from()g.remove_edge()g.remove_edges_from()#删除所有的node和edgeg.clear();#如果重复添加相同的node和edge，NetworkX将会将会忽略那些重复的内容。g.add_nodes_from("span");g.add_node( "s");#获取一个Graph对象中node和edge的数量g.number_of_nodes();g.number_of_edges();#获取一个Graph对象中的node数组或者edge数组g.nodes();g.edges();g.neighbors(1); #获取与node为1相邻的node是节点g.remove_edge( 1,2); #删除node1和node2之间的edge，自此node1和node2不再为相邻的node如何使用nodes和edges？
获取你已经注意到了node和edge并不是Graph的对象。这就能够使你更加灵活的使用node和edge，如果在python中使用string和number。node可以为任何hashable对象（除了Node），edge还可以和其他Graph对象中的node建立关联。例如： g.add_node( n1, n2, Graph=x); 例如，n1,n2可以代表生物蛋白质资料库中两种蛋白质对象,x可以是代表一个观察实验出版物中的xml片段记录。 如果熟悉他们，那么他们会非常有用。如果滥用也会带来意想不到的结果。如有疑问可以通过convert_node_labels_to_integers()方法来获得更多的有整数组成的传统图形。除了使用上面提到的方法外，可以使用索引下标来访问edge
g[1] {2,{}} g[1][1] {} Note：不要修改返回到额字典结构，它是graph固有的一部分，直接修改会导致不一致的状态 同样通过下标可以设置edge的属性 g.add_edge( 1, 3) g[1][1][ “color”] = “blue” 通过迭代快速查找所有的edge FG=nx.Graph() FG.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) for n,nbrs in FG.adjacency_iter(): … for nbr,eattr in nbrs.items(): … data=eattr[‘weight’] … if data<0.5: PRint(‘(%d, %d, %.3f)’ % (n,nbr,data)) (1, 2, 0.125) (2, 1, 0.125) (3, 4, 0.375) (4, 3, 0.375)
添加graph，node，edge的属性
像color,label,weight或者其他Python对象的属性都可以被设置为graph，node，edge的属性。 每个graph，node，edge都能够包含key/value这样的字典数据。默认情况下是没有这些属性的。可以通过add_node(),add_edge(),或者直接修改来添加和修改属性。 Graph 属性 g = nx.Graph( day="friday"); g.graph 打印：｛“day”：“friday”｝ g.graph["day"]="Monday"; g.graph 打印：｛"day":"Monday"｝ Node属性 通过add_node()，add_nodes_from或者g.node来添加属性 g.add_node( 1, time="5pm"); g.add_nodes_from([3], time="2pm"); g.node[ 1] 打印：｛"time":"5pm"｝ g.node[1]["room"]=714; g.nodes(data=True); 打印：[(1,{"room":714, "time":"5pm"}),(3,{"time":"2pm"})] Note:向node添加属性并不会想graph添加属性， Edge属性 通过add_edge(), add_edges_from()或者g.edge来添加属性 g.add_edge(1,2,wegiht=4.7) g.add_edges_from( [ (2,3),(3,4) ], color="red") g.add_edges_from( [(1,2,{"color":"blue"}),(4,5,{"weight":8})]) g[1][2]["width"]=4.7 g.edge[1][2]["weight"]=4Directed graphs(有向图)
DiGraph类针对有向edge提供了另外的方法，例如：out_edges(), in_degree(),predecessors(),successors()等。为了是算法能够正常运行，有向版本的neighbors()和degree()对于seccessor()方法是相同的。in_degree()和out_degree()都是独自的。 ig = nx.DiGraph() ig.add_wieghted_edges_from( [(1,2,0.5),(2,3,0.7)]) ig.out_degree( 1,weight="weight"); 打印：0.5 ig.degree( 1, weight="weight"); 打印：1.25 ig.seccessors(1) 打印:[2] ig.neighbors(1) 打印:[2] 一些算法只对有向grapsh起作用，其他算法没有明确定义。同时使用有向graph和无向graph是非常危险的事情。如果想将有向graph转换为无向graph可以使用 Graph.to_undirected() 或者 h = nx.Graph( g)Multigraphs
NetworkX提供了类来实现一对node之间存在多个edge的实现类：MultiGraph和MultiDiGraph，他们都允许使用的edge数据添加多个的edge。对于某些应这个特性非常有用，但是很多算法在这种graph中并没有明确定义。MG=nx.MultiGraph() MG.add_weighted_edges_from([(1,2,.5), (1,2,.75), (2,3,.5)]) MG.degree(weight=’weight’) {1: 1.25, 2: 1.75, 3: 0.5} GG=nx.Graph() for n,nbrs in MG.adjacency_iter(): … for nbr,edict in nbrs.items(): … minvalue=min([d[‘weight’] for d in edict.values()]) … GG.add_edge(n,nbr, weight = minvalue) … nx.shortest_path(GG,1,3) [1, 2, 3]
Graph generators and graph Operations(图形生成和操作)
为了构建node-by-node或者edge-by-edge的graph，还可以使用以下方式。 subgraph( G, nbunch) union( g1,g2) #合并praph disjoint_union( g1, g2) #假设所有node都不相同合并praph cartesian_product( g1, g2) #返回笛卡尔产品praph compose( g1, g2) #合并公共的node complement( g1) #praph的补集 create_empty_copy( g) #返回某个praph对象的空的拷贝对象 convert_to_undirected( g) #返回一个无向praph convert_to_directed( g) #返回一个有向的praph 使用小图的调用 petersen = nx.petersen_parph(); tutte = nx.tutte_praph() maze = nx.sedgewick_maze_praph() tet = nx.tetrahedral_praph() 使用典型praph的构造生成器 k_4 = nx.complete_graph(4); k_3_5 = nx.complete_bipartite_graph(3,5) barbell = nx.barbell_graph( 10, 10) lollipop = nx.lollipop_graph( 10,20); 使用随机graph生成器er=nx.erdos_renyi_graph(100,0.15)ws=nx.watts_strogatz_graph(30,3,0.1)ba=nx.barabasi_albert_graph(100,5)red=nx.random_lobster(100,0.9,0.9)从存储praph的文件中读取格式数据然后生成praph。
nx.write_gml(red,"path.to.file") mygraph=nx.read_gml("path.to.file")----------Drawing Praphs(绘制图形) NetworkX并不是首选的图形绘制包，但是它包含了基本的图形绘制工具开源包Matplotlib。如果需要的话可以引入network.drawing包。（更详细的文档参考：Drawing） 注意： NetworkX中的绘图包不和Python3兼容 首先引入 Matplotlib的plot接口 import matplotlib.pyplot as plt 如果成功引入 networkx.drawing那么可以使用下面的方法绘制graph对象 nx.draw( g) nx.draw_random( g) nx.draw_circular( g) nx.draw_spectral( g) 将绘制的内容保存的一个文件中使用下面的方法 nx.draw( g) plt.savefig( "path.png")新闻热点
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