タグ付けされた質問 「networkx」

グラフにマップするスクリプトからのノードがいくつかあります。以下では、AからDに移動するためにArrowを使用したいと思います。おそらく、エッジも色付けされます（赤または何か）。 これは基本的に、他のすべてのノードが存在する場合のAからDへのパスのようなものです。各ノードを都市として想像でき、AからDへの移動には方向（矢印付き）が必要です。 以下のこのコードはグラフを作成します import networkx as nx import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() G.add_edges_from( [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'), ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')]) val_map = {'A': 1.0, 'D': 0.5714285714285714, 'H': 0.0} values = [val_map.get(node, 0.25) for …

101 python  plot  graph  networkx  directed-graph 

ツリー構造のフロー図を作成しようとしています。networkxで代表的なグラフを作成できましたが、ツリーを表示する方法が必要です、プロットを出力するときに構造です。matplotlib.pylabを使用してグラフをプロットしています。 ここに示されているのと同様の構造でデータを表示する必要があります。サブグラフはありませんが。 どうすればそのような構造を保証できますか？ 不信者の例： pylabとgraphvizでグラフを表示することはできましたが、どちらも私が探しているツリー構造を提供していません。networkxが提供するすべてのレイアウトを試しましたが、いずれも階層を示していません。どのオプション/モードを指定するか、またはウェイトを使用する必要があるかどうかがわかりません。どんな提案でもたくさん助けになるでしょう。 @jterrace： これは、上記のプロットを作成するために使用したものの大まかな概要です。いくつかのラベルを追加しましたが、それ以外は同じです。 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() G.add_node("ROOT") for i in xrange(5): G.add_node("Child_%i" % i) G.add_node("Grandchild_%i" % i) G.add_node("Greatgrandchild_%i" % i) G.add_edge("ROOT", "Child_%i" % i) G.add_edge("Child_%i" % i, "Grandchild_%i" % i) G.add_edge("Grandchild_%i" % i, "Greatgrandchild_%i" % i) plt.title("draw_networkx") nx.draw_networkx(G) …

86 python  networkx 

都市の近隣をグラフ上のポリゴンとして自動的に定義する方法を探しています。 私の近所の定義には2つの部分があります。 ブロック：通り（エッジ）と交差点（ノード）の数が最低3（三角形）である、いくつかの通りの間で囲まれた領域。 近隣：特定のブロックについて、そのブロックに直接隣接するすべてのブロックとブロック自体。 例については、この図を参照してください。 たとえば、B4は7つのノードとそれらを接続する6つのエッジによって定義されるブロックです。ここでのほとんどの例と同様に、他のブロックは4つのノードとそれらを接続する4つのエッジによって定義されます。また、B1の近傍にはB2が含まれ（逆も同様）、B2にもB3が含まれます。ます。 OSMからストリートデータを取得するためにosmnxを使用しています。 osmnxとnetworkxを使用して、グラフを走査して各ブロックを定義するノードとエッジを見つけるにはどうすればよいですか？ 各ブロックについて、隣接するブロックをどのように見つけることができますか？ 私は、グラフと座標（緯度、経度）のペアを入力として受け取り、関連するブロックを識別して、そのブロックのポリゴンと上記で定義した近傍を返すコードに向けて取り組んでいます。 以下は、マップを作成するために使用されるコードです。 import osmnx as ox import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = ox.graph_from_address('Nørrebrogade 20, Copenhagen Municipality', network_type='all', distance=500) そして、ノードの数と次数が異なるクリークを見つけるための私の試み。 def plot_cliques(graph, number_of_nodes, degree): ug = ox.save_load.get_undirected(graph) cliques = nx.find_cliques(ug) cliques_nodes = [clq for clq in cliques if …

10 python  algorithm  networkx  graph-theory  osmnx 

2つの列間のシーケンス関係に基づいてグループ化しようとしています。 d = {'df1':[10,20, 30, 60, 70, 40, 30, 70], 'df2':[20, 30, 40, 80, 70, 50, 90, 100]} df = pd.DataFrame(data = d) df df1 df2 0 10 20 1 20 30 2 30 40 3 60 80 4 80 70 5 40 50 6 30 90 7 70 100 …

8 python  pandas  networkx