图神经网络入门(1)-networkx

本文主要是介绍图神经网络入门(1)-networkx，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

简介

NetworkX是一个Python语言的图论建模工具，用于创建、操作复杂网络结构（如图、有向图等）。它提供了许多用于分析网络、生成随机网络、以及可视化网络的函数和工具。用户可以利用NetworkX来研究复杂网络的拓扑结构、节点间的关系以及路径查找等问题。

创建图:

import networkx as nx# 创建一个空图
G = nx.Graph()# 添加节点
G.add_node(1)# 添加边
G.add_edge(2, 3)

• 操作图：

# 获取节点列表
nodes = G.nodes()# 获取边列表
edges = G.edges()# 获取节点邻居
neighbors = G.neighbors(2)

• 分析图:

# 计算图的直径
diameter = nx.diameter(G)# 计算平均最短路径长度
avg_shortest_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)# 查找最小生成树
min_spanning_tree = nx.minimum_spanning_tree(G)

• 可视化图:

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制图
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

绘图

• 参考networkx文档

这篇关于图神经网络入门(1)-networkx的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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