Python 强大的图论和网络研究工具 networkx

学校组织数学建模比赛，两次模拟练习都需要用到图这个工具，但是自己还没到能随便码出求最短路径的函数，一直都用matlab里面的graphshortestpath函数来求。当遇到要求处理300多对结点的最短路径问题，用matlab可以实现，不过我对matlab半路出家，只是在会调用函数而已，处理字符串、写函数对于我来说好难好难啊！于是网上各种搜，最终找到Python有自己的网络学习的包-Networkx，如遇知己，相见恨晚！

网上好像关于这个包的用法介绍并不多，为了以后工作方便，打算自己学习一下这个库，同时也放上来给对图处理感觉很棘手的小伙伴们抛一个砖吧。

本文只是这个库的一个tutorial，所有内容都是通过直接查看Network的官方文档翻译过来的。

官方介绍是：

NetworkX is a Pythonlanguage software package for the creation, manipulation, and study of thestructure, dynamics, and functions of complex networks.
 
用来处理无向图、有向图、多重图的Python数据结构
包含许多标准的图算法
包括网络结构和分析方法
用于产生经典图、随机图和综合网络
节点可以是任何事物（如text, images, XML records）
边能保存任意起算值（如weights, time-series）
开源证书 BSD
license
很好的测试结果：超过1800个单元测试，90%的结点覆盖
从Python获得的额外优势：快速原型开发方法，容易学，支持多平台。
下面给上连接：

下载链接：

Source and binary releases: http://cheeseshop.python.org/pypi/networkx/

Github (latest development): https://github.com/networkx/networkx/

官方文档：
https://networkx.readthedocs.io/en/stable/index.html
下面进入正题：

创建图

import networkx as nx

G=nx.Graph()

#Graph是结点（向量）与确定的结点对（称作边、链接等）的集合。在Networkx中，结点可以是任何可哈希的对象，

#如文本字符串、图片、XML对象、其他图，自定义对象等。（注意，Python的None对象不应该用作结点，）

#可哈希的：一个对象在它的生存期从来不会被改变（拥有一个哈希方法），能和其他对象区别（有比较方法）

结点

用很多方法来生成。Neatworkx包含很多图生成器函数和工具，可用来以多种格式来读写图。

#我们来看一些简单的操作。

​

#一次增加一个节点：

G.add_node(1)

#用序列增加一系列的节点

G.add_nodes_from([2,3])

#增加 nbunch结点。 nbunch是可迭代的结点容器 （序列、集合、图、文件等），其本身不是图的某个节点

H=nx.path_graph(10)#type(H) networkx.classes.graph.Graph

G.add_nodes_from(H)#这是将H中的许多结点作为G的节点

G.add_node(H)#这是将H作为G中的一个节点

​

#查看结点

G.node  #字典  {0: {}, 1: {}, 2: {}, 3: {},4: {}, 5: {}, 6: {}, 7: {}, 8: {}, 9: {}}

. . .

边

#G能够一次增加一条边

G.add_edge(1,2)   #只能增加边，有属性，除非指定属性名和值“属性名=值”

e=(2,3)

G.add_edge(*e)   #注意！ G.add_edge(e)会报错！G.add_edge(e)

​

#用序列增加一系列结点

G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])

​

#增加 ebunch边。ebunch：包含边元组的容器，比如序列、迭代器、文件等

#这个元组可以是2维元组或 三维元组 （node1，node2，an_edge_attribute_dictionary）,an_edge_attribute_dictionary比如：

#{‘weight’:3.1415}

G.add_edges_from(H.edges())

​

删除

G.remove_node(),G.remove_nodes_from()

G.remove_edge(),G.remove_edges_from()

G.remove_node(H)   #删除不存在的东西会报错

#移除所有的节点和边

G.clear()

G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])

G.add_node(1)

G.add_edge(1,2)

G.add_node("spam")

G.add_nodes_from("spam")  # adds 4 nodes: 's', 'p', 'a', 'm'

G.edges(),G.nodes(),G.number_of_edges(),G.number_of_nodes()

还有很多使用方法，有向图创建，绘图等功能简介，详见ipynb文件：
http://pan.baidu.com/s/1kVtuh2v http://download.csdn.net/detail/yuexiaomao/9621045