开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何将边的二部列表转换为NetworkX中的图，其中每组节点都有重叠的标签？

将边的二部列表转换为NetworkX中的图，其中每组节点都有重叠的标签，可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：

import networkx as nx

创建一个空的有向图：

G = nx.DiGraph()

定义边的二部列表：

edges = [(1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'B'), (2, 'C'), (3, 'C'), (3, 'D')]

遍历边的二部列表，将节点和边添加到图中：

for edge in edges:
    group, label = edge
    G.add_edge(group, label)

设置节点的重叠标签：

node_labels = {'A': 'Group 1', 'B': 'Group 1', 'C': 'Group 2', 'D': 'Group 2'}

绘制图形：

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx(G, pos, labels=node_labels, with_labels=True)

完整代码如下：

import networkx as nx

G = nx.DiGraph()

edges = [(1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'B'), (2, 'C'), (3, 'C'), (3, 'D')]

for edge in edges:
    group, label = edge
    G.add_edge(group, label)

node_labels = {'A': 'Group 1', 'B': 'Group 1', 'C': 'Group 2', 'D': 'Group 2'}

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx(G, pos, labels=node_labels, with_labels=True)

这样就可以将边的二部列表转换为NetworkX中的图，并且每组节点都有重叠的标签。关于NetworkX的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品介绍链接：NetworkX产品介绍。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

图神经网络（GNN）的基本原理

本文结合一个具体的无向图来对最简单的一种GNN进行推导。本文第一部分是数据介绍，第二部分为推导过程中需要用的变量的定义，第三部分是GNN的具体推导过程，最后一部分为自己对GNN的一些看法与总结。

03

基于NetworkX构建复杂网络的应用案例

本文主要包含两个部分： 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置，添加节点的自定义图标的功能实现。主要函数为： G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])

03

用于小型图形挖掘研究的瑞士军刀：空手道俱乐部的图表学习Python库

空手道俱乐部（Karate Club）是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档：

01

图深度学习入门教程（二）——模型基础与实现框架

深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。

04

使用Python实现深度学习模型：图神经网络（GNN）

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。

01

使用Python实现深度学习模型：图神经网络（GNN）

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。

01

【博士论文】可泛化图神经网络: 面向图应用的可泛化神经网络

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在本文中，我对图的可泛化神经网络提出了各种理论和经验分析。基于图的深度学习已经在各种工业环境和应用中取得了成功。然而，由于来自不同领域的图可能表现出不同的属性，并且可能具有显著的噪声，深度模型很难实现泛化。这些挑战限制了图模型在各个领域的使用。在本文中，我对图的可泛化神经网络提出了各种理论和经验分析。我考虑了图神经网络(GNNs)的两种类型的泛化能力:(1)数据泛化能力，其中图模型具有有效处理具有不同属性的各种图的表达能力;(2)规模泛化性，图模型可以从小规模的

02

vue3早已具备抛弃虚拟DOM的能力了

jquery时代更新视图是直接对DOM进行操作，缺点是频繁操作真实 DOM，性能差。react和vue时代引入了虚拟DOM，更新视图是对新旧虚拟DOM树进行一层层的遍历比较，然后找出需要更新的DOM节点进行更新。这样做的缺点就是如果DOM树很复杂，在进行新旧DOM树比较的时候性能就比较差了。那么有没有一种方法是不需要去遍历新旧DOM树就可以知道哪些DOM需要更新呢？

01

如何将任何文本转换为图谱

此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。

01

Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。

01

python数据结构之图

在数学中，图是描述于一组对象的结构，其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象（也称为节点或点），并且每个相关的顶点对都称为边（也称为链接或线）。通常，图形以图解形式描绘为顶点的一组点或环，并通过边的线或曲线连接。--百度百科

02

Python基于network模块制作电影人物关系图

在我们生活的世界中，每一个人以及每一个事物相互之间都存在着关系，有直接关系，也有间接关系，最终会形成一个无形的大的关系网。network模块是一个用python语言开发的图论和复杂网络建模工具，模块内置了常用的图与复杂网络分析算法。

02

图解GNN | A Gentle Introduction to GNN

原文地址： https://staging.distill.pub/2021/gnn-intro/?ref=https://githubhelp.com 原文是一篇博客形式的文章，该文章最大的特点：全

03

Python社交网络——NetworkX入门

实例来自：https://www.cnblogs.com/yu-liang/p/9117643.html

04

深度学习理论系列之——模型方法

深度学习的模型方法及应用上一次我发了关于深度学习基本理论与方法的文章，大家反响还不错，今天继续上次的知识，对深度学习再做一些基础性的理论介绍，希望大家多多指教。深度学习的具体模型及方法 1、自动编码器（AutoEncoder ） 2、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) 3、限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine） 4、深信度网络（Deep Belief Networks） 5、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks

06

复杂性思维第二版二、图

本书的前三章有关一些模型，它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如，在生态食物网中，组件是物种，连接代表捕食者和猎物的关系。

03

❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络图 ❤️

原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。

03

一文速览机器学习的类别（Python代码）

机器学习按照学习数据经验的不同，即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervised learning）、非监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi- supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）。

04

A Tutorial on Network Embeddings

NE 的中心思想就是找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示

03

2021年的第一盆冷水：有人说别太把图神经网络当回事儿

图神经网络（GNN）是机器学习中最热门的领域之一，在过去短短数月内就有多篇优秀的综述论文。但数据科学家 Matt Ranger 对 GNN 却并不感冒。他认为这方面的研究会取得进展，但其他研究方向或许更重要。

02

干货！利用Python绘制精美网络关系图

最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。

04

原创 | 斯坦福Machine Learning with Graphs 学习笔记(第一讲）

最近我们小组开始整理CS224W机器学习图网络的一些笔记，这是第一课对应的PPT。

01

图算法解决方案：社交网络中的好友推荐系统

社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。

05

一文读懂Python复杂网络分析库networkx | CSDN博文精选

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。

04

图论与图学习（二）：图算法

本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials

02

一文带你读懂 DeconvNet 上采样层（语义分割）

在本文中，我们简要回顾了DeconvNet，反卷积网络（DeconvNet）由反卷积deconvolution 和上池化unpooling层组成。

02

DeepMind用神经网络自动构建启发式算法，求解MIP问题

机器之心报道编辑：杜伟、陈萍混合整数规划（MIP）是一类 NP 困难问题，来自 DeepMind、谷歌的一项研究表明，用神经网络与机器学习方法可以解决混合整数规划问题。混合整数规划（Mixed Integer Program, MIP）是一类 NP 困难问题，旨在最小化受限于线性约束的线性目标，其中部分或所有变量被约束为整数值。混合整数规划的形式如下： MIP 已经在产能规划、资源分配和装箱等一系列问题中得到广泛应用。人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 X

02

基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分

一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。

03

使用Python和SAS Viya分析社交网络|附代码数据

本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。

00

Python 谱聚类算法从零开始

谱聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，其性能优于其他聚类方法。此外，谱聚类实现起来非常简单，并且可以通过标准线性代数方法有效地求解。在谱聚类算法中，根据数据点之间的相似性而不是k-均值中的绝对位置来确定数据点属于哪个类别下。具体区别可通过下图直观看出：

02

使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧

在当今信息爆炸的时代，网络数据量呈指数级增长，了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一，而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧，并提供相应的代码实例。

02

2020必火的图神经网络（GNN）是什么？有什么用？

导读：近年来，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了非常广泛的关注。2018年年末，发生了一件十分有趣的事情，该领域同时发表了三篇综述类型论文，这种“不约而同”体现了学术界对该项技术的认可。

02

Gephi网络图极简教

图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。

04

Python数据分析利用NetworkX绘制网络图

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。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。

04

Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它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。

01

面试官：来说说vue3是怎么处理内置的v-for、v-model等指令？

先来看一下我画的transform函数执行流程图，让你对整个流程有个大概的印象，后面的内容看着就不费劲了。如下图：

01

图神经网络整理

图神经网络Graph neural networks(GNNs)是深度学习在图领域的基本方法，它既不属于CNN，也不属于RNN。CNN和RNN能做的事情，GNN都能做。CNN、RNN不能做的事情，GNN也能做。

04

【综述笔记】Graph Neural Networks in Recommender Systems

如今推荐系统的研究非常火热，GNN也在很多领域表现优异。推荐系统主要的挑战是从历史交互(historical interactions)和边信息(side information)中学习有效的用户(user)和物品(item)表示，由于很多信息具有图结构，而且GNN擅长表示学习，所以很多工作将GNN应用到推荐系统中。

03

深入卷积神经网络：高级卷积层原理和计算的可视化

在深度计算机视觉领域中，有几种类型的卷积层与我们经常使用的原始卷积层不同。在计算机视觉的深度学习研究方面，许多流行的高级卷积神经网络实现都使用了这些层。这些层中的每一层都有不同于原始卷积层的机制，这使得每种类型的层都有一个特别特殊的功能。

02

图论与图学习（一）：图的基本概念

本文是其中第一篇，介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。

03

数据采集：亚马逊畅销书的数据可视化图表

亚马逊是全球最大的电子商务平台之一，它提供了各种类别的商品，其中包括图书。亚马逊每天都会更新它的畅销书排行榜，显示不同类别的图书的销量和评价。如果我们想要分析亚马逊畅销书的数据，我们可以使用爬虫技术来获取网页上的信息，并使用数据可视化工具来绘制图表，展示图书的特征和趋势。本文将介绍如何使用Python和Scrapy框架来编写爬虫程序，以及如何使用亿牛云爬虫代理服务来提高爬虫效果。本文还将介绍如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表。

02

R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化

本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。通过本研究，我们希望能够深入了解控制图的作用，为提高生产效率和质量管理水平提供有效的数据分析方法和决策支持。

01

CIKM 2019 EComm AI用户行为预测大赛三大方案解读

本文解读CIKM 2019电商竞赛的三大获奖方案,这些方案都十分简单而且实用，如果刚刚做这块的朋友可以速速搭建一个非常高效的Baseline哦。

02

技术手段｜图的两种表示方法以及与分子文件的关系

•https://liuyangjun.blog.csdn.net/article/details/82759650

02

高颜值的Python版WGCNA分析和蛋白质相互作用PPI分析教程

OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态，因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流，所以操作门槛有点高，所以本次文末开放拉群小助手给大家帮忙入群跟作者团队面对面沟通哈。

01

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示

03

Transformers 4.37 中文文档（三十四）

FNet 模型由 James Lee-Thorp, Joshua Ainslie, Ilya Eckstein, Santiago Ontanon 在 FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms 中提出。该模型用傅立叶变换替换了 BERT 模型中的自注意力层，仅返回变换的实部。该模型比 BERT 模型快得多，因为它具有更少的参数并且更节省内存。该模型在 GLUE 基准测试中达到了约 92-97% 的准确率，并且比 BERT 模型训练速度更快。论文的摘要如下：

01

社交网络分析(Social Network Analysis in Python)①

首先让我们从社交网络的含义开始。下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。如果他们在至少一部电影中合作，他们就会用实线连接。所以，我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与网络中的所有演员合作，而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。这也是一个社交网络。任何具有个人之间联系的网络，其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人，比如谁是真正的影响者，谁是最相关的，等等。

02

2021年的第一盆冷水：有人说别太把图神经网络当回事儿

图神经网络（GNN）是机器学习中最热门的领域之一，在过去短短数月内就有多篇优秀的综述论文。但数据科学家 Matt Ranger 对 GNN 却并不感冒。他认为这方面的研究会取得进展，但其他研究方向或许更重要。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭