图机器学习NetworkX代码实战-创建图和可视化

本文主要是介绍图机器学习NetworkX代码实战-创建图和可视化，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！

完整代码见资源，下面列举了其中的几个图

安装networkX及相应工具包

pip install numpy pandas matplotlib tqdm networkx

当安装完成后，输入如下代码验证版本及是否安装成功

import networkx as nxnx.__version__

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#正常显示负号
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

plt.plot([1,2,3],[100,500,300])
plt.title('matplotlib中文字体测试', fontsize=25)
plt.xlabel('X轴',fontsize=15)
plt.ylabel('Y轴',fontsize=15)
plt.show()

G1 = nx.complete_graph(7) #传参，里面有七个结点
nx.draw(G1)
#全图连接数
print('全图连接数为：',G1.size())

plt.figure()
#全连接有向图
G2 = nx.complete_graph(7,nx.DiGraph) #传参，里面有七个结点,nx.DiGraph为有向图
nx.draw(G2)
#全图连接数
print('全图连接数为：',G2.size())

#环状图
G3 = nx.cycle_graph(5)
nx.draw(G3)

#梯状图
G4 = nx.ladder_graph(5)
nx.draw(G4)

这篇关于图机器学习NetworkX代码实战-创建图和可视化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！

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