python network x 는 그림 의 가중치 에 따라 그림 을 그립 니 다.
#coding:utf-8
#!/usr/bin/env python
"""
An example using Graph as a weighted network.
"""
__author__ = """Aric Hagberg ([email protected])"""
try:
import matplotlib.pyplot as plt
except:
raise
import networkx as nx
G=nx.Graph()
#
G.add_edge('a','b',weight=0.6)
G.add_edge('a','c',weight=0.2)
G.add_edge('c','d',weight=0.1)
G.add_edge('c','e',weight=0.7)
G.add_edge('c','f',weight=0.9)
G.add_edge('a','d',weight=0.3)
#
elarge=[(u,v) for (u,v,d) in G.edges(data=True) if d['weight'] >0.5]
esmall=[(u,v) for (u,v,d) in G.edges(data=True) if d['weight'] <=0.5]
#
pos=nx.spring_layout(G) # positions for all nodes
#
# nodes
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,node_size=700)
# , ,
# edges
nx.draw_networkx_edges(G,pos,edgelist=elarge,
width=6)
nx.draw_networkx_edges(G,pos,edgelist=esmall,
width=6,alpha=0.5,edge_color='b',style='dashed')
# labels
nx.draw_networkx_labels(G,pos,font_size=20,font_family='sans-serif')
plt.axis('off')
plt.savefig("weighted_graph.png") # save as png
plt.show() # display
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
로마 숫자를 정수로 또는 그 반대로 변환그 중 하나는 로마 숫자를 정수로 변환하는 함수를 만드는 것이었고 두 번째는 그 반대를 수행하는 함수를 만드는 것이었습니다. 문자만 포함합니다'I', 'V', 'X', 'L', 'C', 'D', 'M' ; 문자열이 ...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.