networkx
是一个用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能的 Python 库。它提供了丰富的图论算法和数据结构,适用于网络分析、社交网络分析、生物信息学等领域。
networkx
提供了大量的图论算法,如最短路径、中心性分析、社区检测等。networkx
支持以下几种主要的图类型:
networkx
前置原因:通常是因为在函数内部没有正确导入 networkx
库,或者在函数外部定义的变量在函数内部无法访问。
解决方法:
networkx
库:networkx
库:以下是一个简单的示例,展示如何在函数内使用 networkx
:
import networkx as nx
def create_graph():
G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)
return G
def print_graph_info(graph):
print(f"Number of nodes: {graph.number_of_nodes()}")
print(f"Number of edges: {graph.number_of_edges()}")
# 创建图
G = create_graph()
# 打印图信息
print_graph_info(G)
通过以上内容,你应该能够理解 networkx
的基础概念、优势、类型、应用场景以及常见问题的解决方法。
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