먼저 변 과 변 의 가중치 를 입력 한 다음 에 노드 위 치 를 그 려 서 가중치 의 크기 에 따라 실제 변 과 허 변 을 나눈다.
#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.