复杂网络分析库NetworkX学习笔记(1)：入门

1、复杂网络分析库 NetworkX 学习笔记（1）:入门本文转载至：http:/blog.scie ncen NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具， 内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据 分析、仿真建模等工作。我已经用了它一段时间了，感觉还不错（除 了速度有点慢），下面介绍我的一些使用经验，与大家分享。一、NetworkX及Python开发环境的安装首 先 至Uhttp:/pypi.pyth on.o rg/pypi/networkx/ 下 载networkx-1.1-py2.6.egg,至U pywin32-214.win32-py2.6

2、.exe。如果要用 Networkx 的制图功能，还要 去下载 matplotlib 和 numpy , 地址分别在 http:/sourceforge. net/projects/matplotlib/禾口 Python 2.6 版 本的。上边四个包中，pywin32、matplotlib和numpy是exe文件，按提 示一路next，比较容易安装。而NetworkX是个egg文件，安装稍微 麻烦，需要用easyinstall安装。具体方法：启动DOS控制台（在 运 行”里输入 cmd）,输入 C:Python26Libsite-packageseasy_install.py C:n etw

3、orkx-1.1-py2.6.egg，回车后会自动执行安装。注意我是把 networkx-1.1-py2.6.egg放到了 C盘根目录，读者在安装时应该具体根 据情况修改路径。安装完成后，启动开始-程序-ActiveState ActivePython 2.6(32-bit) - PythonWin Editor，”在 shell 中输入： import n etworkx as nxprint nx如果能输出：vmodule'n etworkx'from'C:Python26libsite-packagesnetworkx-1.1-py2.6.eggnetworkx_

4、init_ _.pyc'>说明Networkx已经安装好了，可以正常调用。关于Python语言， 如果没有接触过可以找一本Python的语法书来看看(推荐Python精 要参考(第二版)，网上有电子版)。这个语言很简单易学，只要有 点编程基础，几天就可以学会它，然后就可以自如的运用它调用 NetworkX 了。二、建立图或网络1、无向图在PythonWin的Shell里输入：import networkx as nx #导入 NetworkX 包，将其重命名为 nxG=n x.Graph() #建立一个空的无向图GG.add_node(1) #添加一个节点 1G.add_edge

5、(2,3)林加一条边2-3 (隐含着添加了两个节点2、3)G.add_edge(3,2) #寸于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边print G.n odes() #输出全部的节点：1,2, 3print G.edges() #输出全部的边：(2, 3)print G.n umber_of_edges() #输出边的数量：1这样就可以建立一个简单的无向图了。如果你的数据是存在文件里的 可以循环从文件中读取节点和边添加到G中。2、有向图有向图的建立方式和无向图基本类似，只是在上述代码的第二行，将G = nx.Graph()改为G = nx.DiGraph()。需要注意的是，此时再添 加边3

6、-2与边2-3,则被认为是两条不同的边。同时，有向图和无向 图 是可以 相互转 化的，分 别用到 Graph.to_undirected()和 Graph.to_directed()两个方法。import networkx as nx #导入 NetworkX 包，将其重命名为 nxG=nx.DiGraph() #建立一个空的无向图GG.add_node(1) #添加一个节点 1G.add_edge(2,3)林加一条边2-3 (隐含着添加了两个节点2、3)G.add_edge(3,2) #寸于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边print G.n odes() #输出全部的节点：1,2,

7、3print G.edges() #输出全部的边：(2, 3)print G.n umber_of_edges() #输出边的数量：13、加权图(网络)有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是 add_weighted_edges_from它接受1个或多个三元组u,v,w作为参数， 其中u是起点，V是终点，w是权重。例如：G.add_weighted_edges_from(0,1,3.0),(1,2,7.5)淼加 0-1 和 1-2 两条 边，权重分别是3.0和7.5。如果想读取权重，可以使用get_edge_data方法，它接受两个参数 u和v，即边的起讫点。例如：print G.get_edge_data(1,2) #|输出'weight': 7.5，这是一个字典结构， 可以查看python语法了解它的用法。三、调用图算法NetworkX提供了常用的图论经典算法，例如DFS、BFS、最短路、最小生成树、最大流等等，非常丰富，如果不做复杂网络，只作 图论方面的工作，也可以应用NetworkX作为基本的开发包。具体的算法调用方法我就不一一介绍了，可以浏览NX的在线手册 http:/ networkxan /refere nce/algorithms.html，对每个算法都提供 了详细的