十四、PageRank工具NetworkX的使用

2024-03-09 07:58

本文主要是介绍十四、PageRank工具NetworkX的使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  • igraph:处理复杂网络问题,提供Python, R, C语言接口

    • 性能强大,效率比NetworkX高
  • NetworkX:基于python的复杂网络库

    • 对于Python使用者友好

NetworkX的简单使用

# 使用networkX计算节点的pagerank
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt# 创建有向图
G = nx.DiGraph()   
# 设置有向图的边集合
edges = [("A", "B"), ("A", "C"), ("A", "D"), ("B", "A"), ("B", "D"), ("C", "A"), ("D", "B"), ("D", "C")]
# 在有向图G中添加边集合
for edge in edges:G.add_edge(edge[0], edge[1])# 有向图可视化
# layout = nx.spring_layout(G)
# layout = nx.circular_layout(G)
layout = nx.shell_layout(G)
# nx.draw(G, pos=layout, with_labels=True, hold=False)
nx.draw(G, pos=layout, with_labels=True)
plt.show()# 计算简化模型的PR值
pr = nx.pagerank(G, alpha=1)
print("简化模型的PR值:", pr)# 计算随机模型的PR值
pr = nx.pagerank(G, alpha=0.85)
print("随机模型的PR值:", pr)

NetworkX的使用教程

import networkx as nx
1、图的创建

无向图,使用nx.Graph()来创建
有向图,使用nx.DiGraph()来创建

2、节点的增加、删除和查询

添加节点:使用G.add_node(‘A’),也可以使用:

G.add_nodes_from(['B','C','D','E'])

删除节点:使用

G.remove_node(node),
# 也可以使用
G.remove_nodes_from(['B','C','D','E'])
3、节点查询:

获取图中所有节点:

G.nodes()

获取图中节点的个数:

G.number_of_nodes()
4、边的增加

G.add_edge(“A”, “B”)添加指定的从A到B的边
G.add_edges_from 从边集合中添加
G.add_weighted_edges_from 从带有权重的边的集合中添加

参数为1个或多个三元组[u,v,w]作为参数,u、v、w分别代表起点、终点和权重

5、边的删除

G.remove_edge,G.remove_edges_from

6、变的查询

G.edges()获取图中所有边,
G.number_of_edges()获取图中边的个数。

7、可视化布局

spring_layout:中心放射状
circular_layout:在一个圆环上均匀分布节点
random_layout:随机分布节点
shell_layout:节点都在同心圆上

这篇关于十四、PageRank工具NetworkX的使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/790023

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