Python 使用Networkx创建完全图

介绍

图论中最重要的概念之一就是完全图的概念。完全图由称为”节点”的”点”组成，它们通过”边”相互连接。换句话说，它比其他任何图都有更多的连接。完全图在许多领域中非常重要，例如计算机网络、社交网络和解决优化问题。

Networkx是一款强大的Python工具，使程序员和数据科学家可以轻松处理和查看复杂的图。用户可以使用Networkx的易于使用的界面和众多功能轻松创建、编辑、可视化和遍历图形。因此，它是学习图论丰富世界及其在数据结构和其他领域中的应用的重要工具。

安装Networkx

可以使用两个最常用的软件包管理器之一将Networkx添加到Python中。构建它们的软件包称为pip和conda。无论如何，以下是要做的所有操作来启动和运行Networkx：

使用pip（适用于Windows）

打开命令行界面（例如Windows上的命令提示符，mac OS/Linux上的终端）。
确保在您的系统上安装了Python。您可以在命令行中运行python –version来检查。
通过执行pip install –upgrade pip将pip更新到最新版本。
要安装Networkx，只需键入pip install networkx并按Enter键。

pip现在会自动下载并安装最新版本的Networkx及其依赖项。

使用conda（适用于Mac）

如果您已经安装了Anaconda或Miniconda，请打开终端或Anaconda提示符。
如果您没有安装Anaconda或Miniconda，请从官方网站下载和安装适当版本。
一旦打开了Anaconda提示符，请执行以下命令：conda install -c conda-forge networkx。
conda现在会解决依赖关系并在您的系统上安装Networkx。

完成上述步骤之一后，Networkx应该已成功安装在您的计算机上，您可以开始使用它来生成和分析Python中的图形。

要验证安装，请将Networkx集成到Python交互式shell或脚本中，输入import networkx。如果没有错误，则安装成功，您可以开始使用Networkx来执行不同的与图形相关的任务和算法。

创建一个完全图

Networkx使得构建完全图变得非常简单。完全图是一种每对唯一节点之间都存在唯一边的图。在Networkx中，可以使用complete_graph()方法来构建一个完全图。图中的节点数量用于构建由五个节点组成的完全图的示例。

import networkx as nx

# Create a complete graph with 5 nodes
complete_graph = nx.complete_graph(5)

添加节点和边

Networkx使得向图中添加节点和链接变得很容易，无论图是否已经被填满。我们可以使用add_node()方法并将节点的名称作为输入来添加单个节点。例如 −

Python 代码

complete_graph.add_node(6)

add_nodes_from()方法接受一个节点标签的列表作为参数，这样我们可以一次性地添加多个节点。包含边的方法也是一样的。使用add_edge()方法，在节点1和节点2之间建立一个连接。

Python代码

complete_graph.add_edge(1, 2)

一列元组的列表，每个元组表示两个节点之间的边，可以传递给add_edges_from()方法以一次添加多个边。

Python 代码

edges_to_add = [(3, 4), (4, 0), (2, 3)]
complete_graph.add_edges_from(edges_to_add)

Networkx还允许您使用额外的属性如权重和标签来自定义边，这在许多基于图形的用例中可能非常有用。

可视化完整的图形

理解图形的结构和属性需要将其整体可视化。当Networkx与Matplotlib工具包结合使用时，图形可视化变得轻而易举。Networkx的draw()方法允许我们创建一个全面的图形-

Python代码

import matplotlib.pyplot as plt

# Draw the complete graph
nx.draw(complete_graph, with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=800,
font_size=10)

# Show the plot
plt.show()

访问图信息

Networkx提供了多种方式来获取关于整个图的重要细节。例如，我们可以使用nodes()方法来获取节点的列表-

Python代码

all_nodes = complete_graph.nodes()

我们可以使用edges()方法来获取边的列表

Python代码

all_edges = complete_graph.edges()

我们还可以使用degree()方法获取节点的度分布，它会返回一个字典，其中节点作为键，度作为值。

Python代码

degree_distribution = complete_graph.degree()

通过查看这些信息，我们可以了解整个图的结构和特性，这对于使用图的许多方法和应用非常重要。

应用

完全图在现实世界中有许多用途，因为它们展示了所有事物的关联方式。它们也是理解复杂关系的好方法。

社交网络−完全图显示了小型社交群体中的人们如何相互联系。这主要用于小城镇或友谊群体。
交通系统−完整的交通网络通过完全图显示了所有位置之间的明确联系。它们有助于找出最佳路径并规划基础设施。
计算机网络−网络中的所有设备可以直接彼此通信。完全图帮助人们了解数据的传输方式以及如何处理错误。

结论

总而言之，使用Python中的Networkx来处理完全图为数据结构和图论选项打开了一个全新的世界。Networkx提供了一种易于使用和有效的方式来创建、查看和检查完全图。完全图对于理解全连接网络的复杂性非常重要，因此在许多实际应用中它们非常有用。完全图展示了从社交网络到交通系统和计算机网络中的连接和速度如何工作。通过利用Networkx的功能，开发者和研究人员可以学习更多、改进系统设计，解决各种领域的困难问题。对于对基于图的数据分析感兴趣的人来说，使用Python和Networkx来查看完全图将是有益的。