Advertisement

NetworkX Viewer: 用于NetworkX图的交互式工具.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
NetworkX Viewer是一款专为Python中的NetworkX库设计的交互式图形查看器。它允许用户直观地浏览和分析复杂网络结构,支持节点属性编辑及导出功能,极大提升了数据可视化效率与用户体验。 NetworkX查看器为NetworkX图形提供了一个基本的交互式界面。除了使用networkx中的标准打印和布局功能之外,该GUI还允许用户执行以下操作:拖动节点以调整默认布局、显示或隐藏节点以及筛选节点。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • NetworkX Viewer: NetworkX.zip
    优质
    NetworkX Viewer是一款专为Python中的NetworkX库设计的交互式图形查看器。它允许用户直观地浏览和分析复杂网络结构,支持节点属性编辑及导出功能,极大提升了数据可视化效率与用户体验。 NetworkX查看器为NetworkX图形提供了一个基本的交互式界面。除了使用networkx中的标准打印和布局功能之外,该GUI还允许用户执行以下操作:拖动节点以调整默认布局、显示或隐藏节点以及筛选节点。
  • Networkx文档
    优质
    《NetworkX正式文档》是官方发布的权威指南,详细介绍了Python网络图论库NetworkX的功能、用法及其最新特性,适用于科研与开发人员。 流行的科学仿真Python图论及复杂网络库能够快速构建所需网络,并分析其拓扑结构。这些工具还支持在网络中进行传播动力学、博弈等方面的仿真实验。
  • Python复杂网络NetworkX
    优质
    NetworkX是用于复杂网络分析的Python工具包,支持创建、操纵和研究复杂网络结构与动力学。 NetworkX 是一个用 Python 编写的复杂网络分析工具库。它提供了创建、操作以及研究复杂网络结构与动力学特性的功能。使用 NetworkX 可以方便地生成各种类型的图(Graph),包括但不限于随机图、小世界网络和无标度网络,并且支持多种图形算法的实现,如最短路径计算、中心性分析等。 要开始使用 NetworkX,首先需要安装它。可以通过 Python 的包管理工具 pip 来完成这一过程: ```shell pip install networkx ``` 此外,在实际操作中可能还需要依赖其他库来辅助显示或进一步处理网络数据,例如 Matplotlib 用于绘制图形等。这些额外的库同样可以使用 pip 安装。 安装完成后就可以导入 NetworkX 并开始编写代码了。以下是一些基础示例: 1. 创建一个空图: ```python import networkx as nx G = nx.Graph() ``` 2. 添加节点和边: ```python G.add_node(1) # 或者同时添加多个节点 G.add_nodes_from([2, 3]) # 添加一条边,可以是元组 (a,b) 或列表 [a,b] G.add_edge(1, 2) # 同时添加多条边 G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)]) ``` 这只是 NetworkX 功能的一部分介绍。更多详细的用法和示例可以在官方文档中找到。 NetworkX 提供了丰富的数据结构、算法以及可视化工具,使得研究人员可以轻松地对复杂网络进行建模与分析,是研究社交网络、生物信息学等领域问题时不可或缺的利器之一。
  • Python NetworkX包使指南
    优质
    《Python NetworkX包使用指南》是一份详细指导如何利用NetworkX库进行复杂网络分析与可视化的教程,适合数据科学家及图论研究者学习。 这是用于计算大规模社交网络的Python包NetworkX的使用手册。
  • NetworkX学习之六
    优质
    本篇文章是《NetworkX学习》系列文章中的第六篇,将继续深入探讨Python中常用的网络分析库NetworkX的各项功能和应用场景。 复杂网络中的边介数计算涉及确定网络中每条边在其所有最短路径中的重要性。这种方法能够帮助识别在网络结构中起关键作用的连接点或链接。通过分析这些高边介数值的位置,可以更好地理解数据集内的通信模式和信息流动方式。
  • Python学习笔记——networkx有向
    优质
    本篇笔记介绍了如何使用Python的NetworkX库来创建和操作有向图。包括图的基本概念、节点与边的操作方法以及基本分析功能,适合初学者参考学习。 环境:Ubuntu 16.04, Python 2.7.12版本:networkx==2.2, matplotlib==1.5.1, numpy==1.11.0 创建图: ```python import networkx as nx graph = nx.DiGraph() ``` 节点添加: ```python graph.add_node(1) graph.add_node(2, value=float(inf)) ```
  • networkx 分析超全文档必备
    优质
    本文档深入讲解了NetworkX库在图数据分析中的应用,旨在帮助读者掌握高效构建、操作和解析复杂网络结构的方法与技巧。适合希望利用Python进行图论研究的技术人员阅读。 NetworkX 是一个用于创建、操作复杂网络以及研究其结构、动力学及其功能的 Python 软件包。使用 NetworkX 可以用标准或非标准的数据格式加载或存储网络,生成各种类型的随机网络或经典模型,并进行网络分析、建立模型、设计算法和绘制图形等。
  • networkx官方文档学习笔记.zip
    优质
    本资源为学习NetworkX官方文档的心得与总结,包含图论基础、NetworkX库的基本使用方法及实例分析等内容,适合Python编程爱好者和科研人员参考。 这段文字描述了一个包含所有包安装和代码运行所需文件的集合。
  • 使Python Matplotlib和networkx绘制关系网络
    优质
    本教程介绍如何利用Python中的Matplotlib和NetworkX库来创建复杂的关系网络图表,适用于数据可视化爱好者和技术研究人员。 本段落主要介绍了如何使用Python的Matplotlib库结合networkx绘制关系网络图,并通过示例代码进行了详细的讲解。对于学习或工作中需要此类图表展示的朋友来说,具有一定的参考价值。希望读者能够跟随文章内容一起探索并掌握这一技能。
  • 使 Python Matplotlib 和 networkx 绘制关系网络
    优质
    本教程介绍如何利用Python中的Matplotlib和networkx库绘制复杂的关系网络图,适合数据分析及科学可视化需求。 前言:昨天才开始接触这个话题,并且鼓捣了一个下午。接下来我会持续更新内容,在此期间如果发现任何错误,请各位大佬指正,谢谢! 数据描述包括两个文件,一个文件包含了网络图的节点信息,其中每个节点有四个类别(0、1、2、3),但类别为0的节点将被舍去不绘制;另一个文件则包含网络图中的边的信息。具体的数据特征如下:在图1中,“id”表示节点标识符,“b”代表该节点所属的分类;而在图2中,每行数据由两个数字组成,分别对应于相连结点的编号。 Networkx安装说明:我的操作系统为Mac OS,在终端输入命令“sudo pip install networkx”即可完成安装。需要注意的是,代码中使用了几个函数在Python3环境下会引发错误提示,因此我选择用Python2.7.13来实现基本功能。