networkx笔记

十年尚可

于 2020-12-15 17:31:59 发布

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分类专栏： networkx

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该博客展示了如何利用Python的NetworkX库创建一个加权图，并通过Dijkstra算法找到图中两个节点之间的最短路径。示例中，创建了一个包含四个节点（s1, s2, s3, s4）的图，并添加了边及权重，然后使用spring_layout布局方式绘制了图形，并输出了从s1到s4的最短路径为['s1', 's3', 's4']。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、画图、Dijkstra最短路径

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.Graph()

# topology construction logic
G.add_node('s1', desc='s1')
G.add_node('s2', desc='s2')
G.add_node('s3', desc='s3')
G.add_node('s4', desc='s4')
e = [('s1', 's2', 0.3), ('s2', 's3', 0.9), ('s1', 's3', 0.5), ('s3', 's4', 1.2)]
G.add_weighted_edges_from(e)

# draw graph with labels
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos)
node_labels = nx.get_node_attributes(G, 'desc')
nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels=node_labels)
plt.show()

#dijkstra最短路径
print(nx.dijkstra_path(G, 's1', 's4'))