从neo4j查询结果构造NetworkX图的步骤如下:
下面是一个示例代码,演示如何从neo4j查询结果构造NetworkX图:
# 导入所需的库
import neo4j
import networkx as nx
# 连接到neo4j数据库
driver = neo4j.GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password"))
session = driver.session()
# 执行neo4j查询,获取结果
result = session.run("MATCH (n)-[r]->(m) RETURN n, r, m")
# 创建一个空的NetworkX图对象
graph = nx.Graph()
# 遍历查询结果,构造NetworkX图
for record in result:
node1 = record["n"]
relation = record["r"]
node2 = record["m"]
# 创建节点并添加到图中
graph.add_node(node1["id"], label=node1["label"], properties=node1["properties"])
graph.add_node(node2["id"], label=node2["label"], properties=node2["properties"])
# 创建边并添加到图中
graph.add_edge(node1["id"], node2["id"], label=relation["label"], properties=relation["properties"])
# 关闭neo4j会话和驱动程序
session.close()
driver.close()
# 打印构造好的NetworkX图对象
print(graph)
这个代码示例假设你已经安装了neo4j和NetworkX库,并且已经正确配置了neo4j数据库的连接信息。你需要将代码中的"bolt://localhost:7687"、"username"和"password"替换为你自己的neo4j数据库的连接信息。
这个示例代码中,我们使用了neo4j的Python驱动程序来连接和查询neo4j数据库,然后使用NetworkX库来构造和操作图。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展,以适应不同的查询和图构造场景。
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