Колесный график с использованием Networkx Python

Опубликовано: 12 Апреля, 2022

Граф колеса - это тип графа, в котором, если мы соединим каждый узел в графе цикла n-1 узлов с n-м узлом, находящимся в центре, мы получим граф колеса. Определение станет более ясным после просмотра примера ниже.

Колесный граф с n узлами представлен W n .

Пример:

W 5 :

W 5

В 6 :

Свойства колесного графика:

  • Всего ребер 2 (N-1)
  • Это планарный граф.
  • Диаметр графа колеса равен 2, если n> 4, или 1, если n = 4.
  • Это своего рода гамильтонов граф.
  • Колесный граф с n узлами представлен W n .
  • Это циклический граф.

Мы будем использовать модуль networkx для реализации графа Wheel. Он поставляется со встроенной функцией networkx.wheel_graph () и может быть проиллюстрирован с помощью метода networkx.draw () . Этот модуль в Python используется для визуализации и анализа различных типов графиков.

Синтаксис:

networkx.wheel_graph(n)

 Parameters:

  • N: Number of nodes in wheel graph.
  • Returns a wheel graph object.

networkx.draw(G, node_size, node_color)

  • Used to realize the graph by passing graph object.
  • G: It refers to the Wheel graph object
  • node_size: It refers to the size of nodes.
  • node_color: It refers to color of the nodes.

Подход:

  • Импортируем необходимый модуль сети
  • Устанавливаем количество узлов или n = 5.
  • Затем мы создадим объект-график, используя networkx.wheel_graph (n) .
  • Для реализации графа воспользуемся networkx.draw (G) .
  • Это напечатает требуемый график колеса.

Реализация:

Python3

# import required module
import networkx
 
# number of nodes
n = 5
 
# create object
G = networkx.wheel_graph(n)
 
# illustrate graph
networkx.draw(G)

Выход:

Объяснение:

Поскольку мы инициализировали n = 5, граф колеса с 5 узлами с графом циклов, имеющим 4 узла и центральный узел, связанный со всеми другими узлами, распечатывается с использованием встроенной функции рисования networkx.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.