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networkx 获取某节点所有后代节点方法摘要：1.介绍NetworkX库2.描述获取某节点所有后代节点的两种方法3.方法一：使用递归遍历4.方法二：使用Python内置的迭代器5.代码示例及解析6.总结与建议正文：etworkX是一个用于创建、分析和可视化复杂网络的Python库。
在网络分析中，有时我们需要获取某节点所有后代节点，本文将介绍两种实现此功能的方法。
方法一：递归遍历我们可以通过递归遍历的方式，遍历整个网络图，从而获取某节点所有后代节点。
以下是一个简单的递归函数示例：```pythonimport networkx as nxdef get_descendants(node, graph):descendants = set()def dfs(node, graph, visited):if node not in visited:visited.add(node)descendants.add(node)for neighbor in graph.neighbors(node):dfs(neighbor, graph, visited)dfs(node, graph, set())return descendants```方法二：使用Python内置的迭代器Python内置的迭代器提供了一种高效的方式遍历序列，我们可以通过迭代器获取某节点所有后代节点。
以下是一个使用迭代器的示例：```pythonimport networkx as nxdef get_descendants(node, graph):descendants = set()for neighbor in graph.neighbors(node):descendants.add(neighbor)if neighbor not in descendants:descendants.update(get_descendants(neighbor, graph))return descendants```代码示例及解析以下是一个简单的网络图，我们分别使用两种方法获取节点2的所有后代节点。
networkx 使用手册一、简介Networkx是一个用于复杂网络分析的 Python 库。
它提供了一种非常便捷的方式来创建、操作和分析复杂网络。
本篇文章将为您详细介绍 networkx 的使用方法，帮助你更好地掌握这个强大的工具。
二、安装要开始使用 networkx，首先需要安装它。
您可以通过以下命令在您的 Python 环境中安装 networkx：```pythonpip install networkx```确保您的系统已经安装了 pip，这样才能顺利进行安装。
三、创建网络在 networkx 中，我们可以通过不同的方式创建网络。
下面是几种常见的创建方法：1. 从边列表创建网络您可以通过指定节点和边列表来创建一个网络。
下面的代码演示了如何使用 networkx 创建一个简单的网络。
```pythonimport networkx as nxG = nx.Graph()G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])```2. 从邻接矩阵创建网络除了边列表，还可以通过邻接矩阵来创建网络。
下面的代码演示了如何使用 networkx 创建一个基于邻接矩阵的网络。
```pythonimport networkx as nximport numpy as npadj_matrix = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])G = nx.from_numpy_matrix(adj_matrix)```3. 从其他网络创建网络如果你已经有了一个 networkx 的网络对象，你可以通过复制、合并等操作来创建新的网络。
四、网络分析一旦创建了网络，就可以使用 networkx 提供的各种分析方法来研究网络的性质。
这里列举了一些常用的网络分析方法。
1. 节点度节点度是指一个节点与其他节点相连的边的数量。
可以使用`degree()` 方法来计算节点度。
networkx详细教程写在前⾯：城市计算研究中经常涉及到图论的相关知识,⽽且常常⾯对某些术语时,根本不知道在说什么.最近接触了NetworkX这个graph处理⼯具,发现这个⼯具已经解决绝⼤部分的图论问题(也许只是我⾃⼰认为的,没有证据证明),所以把这个⼯具的使⽤学习下,顺便学习图论的相关知识.创建⼀个图import networkx as nxG = nx.Graph()节点⼀次添加⼀个节点G.add_node(1)添加⼀个节点列表G.add_nodes_from([2, 3])边可以通过⼀次添加⼀条边来增长G.add_edge(1, 2)e = (2, 3)G.add_edge(*e) # unpack edge tuple*也可以通过添加边列表G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])删除图中所有节点和边G.clear()我们添加新的节点/边，并且NetworkX会⾃动的忽略任何已经存在的节点。
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])G.add_node(1)G.add_edge(1, 2)G.add_node("spam") # adds node "spam"G.add_nodes_from("spam") # adds 4 nodes: 's', 'p', 'a', 'm'G.add_edge(3, 'm')在这个阶段，图形G由8个节点和3个边组成，如下所⽰：>>> G.number_of_nodes()8>>> G.number_of_edges()3我们可以检查节点和边。
四个基本图形属性：G.nodes，G.edges，G.adj和G.degree。
这些是节点，边，邻居（邻接点）和图中节点的程度集的视图。
复杂网络软件分析简介原始的软件设计在许多情况下局限于处理简单的数据结构和算法，但是现实世界中的许多问题涉及处理复杂的非线性结构和大规模的数据集。
因此，研究如何使得软件能够处理复杂的非线性结构和大规模的数据集已经成为了一个重要的研究领域。
这个领域涉及到一个名为复杂网络的概念，以及用于研究和构建这些网络的各种软件工具。
本文将介绍复杂网络软件分析的基本概念和方法。
复杂网络我们可以将复杂网络定义为一个由许多相互关联的节点组成的网络结构。
每个节点可能表示一个实体，例如一个人、一件物品或者一个概念，节点之间的关系可以是物理上的连接、社交关系、共同出现在同一篇文章中等等。
复杂网络通常具有以下特点：1.大规模的节点数目和连接数目2.表现出非线性的动态行为3.具有分布式的控制结构常见的复杂网络包括社交网络、生物网络、交通网络等。
为了研究和分析这些复杂网络，我们需要借助于一些复杂网络分析工具。
复杂网络分析工具GephiGephi是一个开源的网络分析软件，可以用于可视化和分析复杂网络。
它支持导入多种网络数据格式，并提供了许多布局算法、筛选和聚类工具，以及统计和排名算法。
用户可以通过可视化分析来理解网络的结构和关系。
NetworkXNetworkX是一个基于Python的复杂网络分析工具包，可以用于创建、操作和研究各种复杂网络。
它支持多种图形类型和算法，提供了广泛的API和可视化工具，可以轻松地进行网络构建、节点和边缘的操作、网络分析和可视化。
RR是一个用于统计分析和数据可视化的编程语言和环境。
在网络分析中，R可以用于构建、操作和分析各种复杂网络，并提供了多种统计学技术和可视化工具，可以用于研究复杂网络的结构和动态行为。
综述复杂网络软件分析是一个广泛的研究领域，涉及到许多不同的软件工具和方法。
本文介绍了三种常见的复杂网络分析工具：Gephi、NetworkX和R，它们都具有高度灵活性和可扩展性，可以用于处理各种不同的网络数据集。
一、网络图简介网络图是一种表示对象之间关系的数学结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。
在现实生活中，网络图可以用来表示交通网络、社交网络、电力网络等各种复杂系统。
在计算机科学中，网络图通常被用于建模和解决各种问题，比如最短路径问题、最小生成树问题、网络流问题等。
二、 NetworkX 简介NetworkX 是一个用 Python 语言编写的开源图论和复杂网络分析工具包，它提供了创建、操作和研究复杂网络的功能。
NetworkX 支持创建各种类型的网络图，包括有向图、无向图、加权图等，并提供了丰富的图算法和分析工具。
其中，最短路径算法是 NetworkX 中的一个重要功能，它可以用来寻找网络图中的最短路径。
三、最短路径算法概述最短路径算法用于寻找网络图中两个节点之间的最短路径，其中路径的长度可以通过边的权重来定义。
最短路径算法有多种实现方式，常见的算法包括 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Floyd-Warshall 算法等。
这些算法在不同场景下具有不同的适用性和效率。
四、 NetworkX 中的最短路径算法在 NetworkX 中，最短路径算法主要包括两种实现方式：单源最短路径算法和全源最短路径算法。
单源最短路径算法用于寻找网络图中某个特定节点到其他所有节点的最短路径，常见的算法有 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法；全源最短路径算法用于寻找网络图中任意两个节点之间的最短路径，常见的算法有 Floyd-Warshall 算法。
五、单源最短路径算法1. Dijkstra 算法Dijkstra 算法是一种用于计算单源最短路径的贪心算法，它的基本思想是从起始节点开始，逐步扩展到其他节点，并更新节点之间的最短距离。
具体步骤如下：（1）初始化起始节点到其他所有节点的距离为无穷大，起始节点到自身的距离为 0；（2）选择距离起始节点最近的未访问节点，并更新该节点到其相邻节点的距离；（3）重复上述步骤，直至所有节点都被访问过。
复杂网络分析库NetworkX学习笔记（1）：入门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到/pypi/networkx/下载networkx-1.1-py2.6.egg，到/projects/pywin32/下载pywin32-214.win32-py2.6.exe。
如果要用Networkx的制图功能，还要去下载matplotlib和numpy，地址分别在/projects/matplotlib/和/projects/numpy/files/。
注意都要用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:\Python26\Lib\site-packages\easy_install.pyC:\networkx-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 networkx as nxprint nx如果能输出：<module 'networkx' from 'C:\Python26\lib\site-packages\networkx-1.1-py2.6.egg\networkx\__in it__.pyc'>说明Networkx已经安装好了，可以正常调用。
networkx quotient_graph用法networkx库是一个用于创建、操作和学习复杂网络的Python 库。
其中的`quotient_graph`函数可以用于创建一个给定图的商图。
`quotient_graph(G, node_partition, edge_partition)`函数的参数如下：- `G`：待创建商图的原始图，应为一个`Graph`或者`DiGraph`类型的对象。
- `node_partition`：将原始图中的节点划分为等价类的分区，应为一个嵌套列表。
每个内层列表表示一个等价类的节点列表。
- `edge_partition`：将原始图中的边划分为等价类的分区，应为一个嵌套列表。
每个内层列表表示一个等价类的边列表。
该函数将返回商图的有向图。
以下是一个使用`quotient_graph`函数的示例：```pythonimport networkx as nxG = nx.Graph()G.add_edge(1, 2)G.add_edge(2, 3)G.add_edge(3, 4)G.add_edge(4, 1)G.add_edge(1, 3)node_partition = [[1, 2], [3, 4]]edge_partition = [[(1, 2), (2, 3), (1, 3)], [(3, 4), (4, 1)]]H = nx.quotient_graph(G, node_partition, edge_partition)print(H.nodes())print(H.edges())```输出:```[0, 1][(0, 1)]```在上面的示例中，我们首先创建了一个包含5个节点和5条边的图`G`。
然后，我们定义了一个节点划分列表`node_partition`，其中两个等价类分别由节点 `[1, 2]` 和 `[3, 4]` 组成。
同样地，我们定义了一个边划分列表`edge_partition`，其中一个等价类由边 `[(1, 2), (2, 3), (1, 3)]` 组成，另一个等价类由边 `[(3, 4), (4, 1)]` 组成。
networkx模块的使用方法简述
首先，要明确networkx是一个用于创建、操作和研究复杂网络结构的Python 库。
这个库支持创建简单无向图、有向图和多重图，并且内置了许多标准的图论算法。
以下是使用networkx模块的一些基本步骤：
导入库：首先，你需要导入networkx库。
这可以通过在代码中添加import networkx as nx来实现。
创建图：然后，你可以使用nx.Graph()来创建一个新的图。
你也可以使用nx.DiGraph()来创建一个有向图。
添加节点：创建图之后，你可以使用add_node()方法来添加节点。
例如，g.add_node(1)会在图中添加一个名为1的节点。
添加边：添加完节点之后，你可以使用add_edge()方法来添加边。
例如，g.add_edge(1, 2)会在图中添加一条从节点1到节点2的边。
遍历图：你可以使用各种方法来遍历图中的节点和边。
例如，g.nodes()会返回图中所有节点的列表，而g.edges()会返回图中所有边的列表。
执行图论算法：networkx库内置了许多标准的图论算法，如最短路径、网络流等。
你可以使用相应的函数来执行这些算法。
保存和加载图：如果你想保存你的图以便以后使用，可以使用nx.write_gexf(G, path)方法将其保存为GEXF文件。
要从GEXF文件加载图，可以使用nx.read_gexf(path)方法。
以上就是使用networkx模块的基本步骤。
需要注意的是，networkx的功能非常丰富，还有很多高级用法等待你去探索。
复杂网络分析库NetworkX学习笔记（1）：入门本文转载至：/blog-404069-337442.htmlNetworkX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到/pypi/networkx/下载networkx-1.1-py2.6.egg，到/projects/pywin32/下载pywin32-214.win32-py2.6.exe。
如果要用Networkx的制图功能，还要去下载matplotlib和numpy，地址分别在/projects/matplotlib/和/projects/numpy/files/。
注意都要用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:\Python26\Lib\site-packages\easy_install.py C:\networkx-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 networkx as nxprint nx如果能输出：<module 'networkx' from 'C:\Python26\lib\site-packages\networkx-1.1-py2.6.egg\networkx\__init__.pyc'>说明Networkx已经安装好了，可以正常调用。
复杂网络分析库NetworkX学习笔记（1）：入门
本文转载至：/blog-404069-337442.html
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
首先到/pypi/networkx/下载networkx-1.1-py2.6.egg，到/projects/pywin32/下载pywin32-214.win32-py2.6.exe。
如果要用Networkx的制图功能，还要去下载matplotlib和numpy，地址分别在/projects/matplotlib/和/projects/numpy/files/。
注意都要用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:\Python26\Lib\site-packages\easy_install.py C:\networkx-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) - Python Win Editor”，在shell中输入：
import networkx as nx
print nx
如果能输出：
<module 'networkx' from 'C:\Python26\lib\site-packages\networkx-1.1-py2.6.egg\networkx\__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nx
G=nx.Graph() #建立一个空的无向图G
G.add_node(1) #添加一个节点1
G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3）
G.add_edge(3,2) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边
print G.nodes() #输出全部的节点：[1, 2, 3]
print G.edges() #输出全部的边：[(2, 3)]
print G.number_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3-2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nx
G=nx.DiGraph() #建立一个空的无向图G
G.add_node(1) #添加一个节点1
G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3）
G.add_edge(3,2) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边
print G.nodes() #输出全部的节点：[1, 2, 3]
print G.edges() #输出全部的边：[(2, 3)]
print G.number_of_edges() #输出边的数量：1
3、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)]) #添加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/reference/algorithms.html，对每个算法都提供了详细的帮助文档和示例。
下面只给出一个最短路算法的例子：
ath=nx.all_pairs_shortest_path(G) #调用多源最短路径算法，计算图G 所有节点间的最短路径
print path[0][2] #输出节点0、2之间的最短路径序列：[0, 1, 2]。
