networkx实践

最近研究知识图谱相关的构建与推理应用，一个坑的问题在于neo4j中可以存储图数据，查询与可视化也做得不错，但是计算功能比较弱，而neo4j的查询结果不能直接导入networkx进行计算，需要根据查询结果构建图ε=(´ο｀*)))

1. networkx创建图

import networkx as nxG = nx.Graph()
G.add_node(node)
G.add_edge(link[0], link[1])

2. networkx常用计算

获取节点/边列表

 G.nodes()G.edges()

获取节点的度/入度、出度（有向图）

G.degree(node_id)
G.in_degree(node_id)

获取连通分量数量、连通分量的节点列表

nx.number_connected_components(G)
nx.connected_components(G)

获取连通分量图

for c in nx.connected_components(G):g = G.subgraph(c)

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