networkx常用函数总结(持续更新)
一.库函数
| 用途 | 函数 | |
|---|---|---|
| 读取文件/生成图 | 创建无向图 | G = nx.Graph() |
| 创建有向图 | G = nx.DiGraph() | |
| 读取gml文件 | G=nx.read_gml('karate.gml',label='id') | |
| 读取txt文件 | G = nx.read_edgelist("Email-Enron.txt") | |
| 读取有权值的txt文件 | nx.read_weighted_edgelist(data) | |
| 读取有权值的txt文件，并生成有向图 | nx.read_weighted_edgelist(data, create_using=nx.DiGraph()) | |
| 随机生成30个点，连接概率为0.05 | G = nx.erdos_renyi_graph(30, 0.05) | |
| 添加结点/边 | 从列表中添加节点[a,b,c] | G.add_nodes_from(node) |
| 从列表中添加边[[a,b],[a,c]] | G.add_edges_from(edge) | |
| 判断 | 判断两节点间是否有边 | Graph.has_edge(u, v) |
| 记数 | 网络中结点的个数 | G.number_of_nodes() |
| 网络中边的个数 | G.number_of_edges() | |
| 画图 | 画网络图 | nx.draw_networkx(G)（显示标签） |
| 获取节点信息 | 获取结点i的邻居节点 | G.neighbors(i) 或 G[i]（在有向图中输出的是出度的邻居，G[i]会输出权重） |
| 输出k-shell为5的节点 | nx.k_core(G,5).nodes | |
| 获取所有节点的度 | G.degree() | |
| 获取某个节点的出度 | G.out_degree(i) | |
| 获取节点i的属性 | G.nodes[i]["wight"] | |
| 设置节点i的属性 | G.nodes[i]["wight"]=0.1 | |
| 为多个节点设置属性 | nx.set_node_attributes(G, 'wight', {i:0.2, j:0.1}) | |
| 查看图中所有点的信息 | G.nodes.data() | |
| 获取边的信息 | 查看边的信息 | G.edges['node1', 'node2‘] |
| 查看图中所有边的信息 | G.edges.data() | |
| 输出文件 | 将图输出为gephi文件 | nx.write_gexf(G,'your_file_name.gexf') |
| 将图输出为txt文件 | nx.write_edgelist(G,"file_name.txt",data = False) | |
|
计算节点中心性 （关键节点识别） |
度中心性 | nx.degree_centrality(G) |
| 特征向量中心性 | nx.eigenvector_centrality(G) | |
| 特征向量中心性(大网络) | nx.eigenvector_centrality_numpy(G) | |
| 介数中心性 | nx.betweenness_centrality(G) | |
| 接近中心性 | nx.closeness_centrality(G) | |
| pagerank | nx.pagerank(G) | |
| HITS | nx.hits(G) | |
| 最短路径/最短路径长度 | 两点间最短路径 | nx.shortest_path(G,source=1,target=155) |
| 两点间的最短路径长度 | nx.shortest_path_length(G,source=1,target=155) | |
| dijkstra路径 | nx.dijkstra_path(G,1,155) | |
| dijkstra路径长度 | nx.dijkstra_path_length(G,1,155) | |
| 计算整个图的平均最短路径长度 | nx.average_shortest_path_length(G) | |
| 当前节点与可达节点的最短路径 | nx.single_source_shortest_path(G, 0) | |
| 图中两两节点计算最短路径长度的 | dict(nx.all_pairs_shortest_path(G)) |
二.自定义函数：
1.依一定概率连边
def rand_edge(vi,vj,p=0.2): #默认概率p=0.2probability =random.random()#生成随机小数if(probability<p):G.add_edge(vi,vj)
2.计算模块度Q
partition:各社区的节点列表
例：[[1, 2, 3, 4, 8, 9, 13, 14, 18, 20, 22], [1, 17, 5, 6, 7, 11], [32, 33, 34, 3, 9, 15, 16, 19, 21, 23, 24, 27, 28, 29, 30, 31], [32, 25, 26]]
def cal_Q(partition,G): m = len(G.edges(None, False))a = []e = []for community in partition: t = 0.0for node in community: t += len([x for x in G.neighbors(node)])a.append(t/(2*m))for community in partition:t = 0.0for i in range(len(community)):for j in range(len(community)):if(G.has_edge(community[i], community[j])):t += 1.0e.append(t/(2*m))q = 0.0for ei,ai in zip(e,a):q += (ei - ai**2) return q 3.python中的community包内置社区发现算法、数据集、模块度算法
4.将有权文件，转为无权
G = nx.read_weighted_edgelist("../dataset/advogato.txt")
nx.write_edgelist(G,"../dataset/advogato.txt",data = False)5.删除网络中的自环
G.remove_edges_from(nx.selfloop_edges(G))networkx常用函数总结(持续更新)相关推荐
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