PYTHON NETWORKX ГРАФЫ

Python NetworkX - это мощная библиотека для анализа и создания графов в Python. Она предоставляет удобный и интуитивно понятный интерфейс для работы с графами, включая несколько стандартных и специализированных алгоритмов для работы с ними.

С помощью NetworkX можно создавать и анализировать как направленные, так и ненаправленные графы, добавлять и удалять узлы и ребра, изменять их свойства, визуализировать графы и многое другое. Библиотека поддерживает как простые графы, так и мультиграфы, где каждое ребро может соединять несколько пар узлов.

import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)
print(G.nodes())
print(G.edges())

В этом примере создается направленный граф с двумя узлами и одним ребром. С помощью методов nodes() и edges() можно вывести список всех узлов и ребер графа соответственно.

NetworkX также предоставляет множество алгоритмов для работы с графами. Например, с помощью метода shortest_path можно найти кратчайший путь между двумя узлами, а метод betweenness_centrality позволяет вычислить центральность узлов по алгоритму betweenness.

import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B', weight=6)
G.add_edge('A', 'C', weight=2)
G.add_edge('B', 'D', weight=1)
G.add_edge('C', 'D', weight=3)
path = nx.shortest_path(G, 'A', 'D', weight='weight')
print(path)
centrality = nx.betweenness_centrality(G)
print(centrality)

В этом примере создается направленный граф с четырьмя узлами и четырьмя ребрами с указанием весов. С помощью метода shortest_path вычисляется кратчайший путь между узлами A и D, а с помощью метода betweenness_centrality вычисляется центральность узлов.

Python NetworkX - мощная и гибкая библиотека для работы с графами в Python, позволяющая решать задачи как в теории графов, так и в прикладной математике, социальных сетях, биоинформатике и многих других областях.