Создание графа путей с помощью Networkx в Python
Граф путей - это связный граф, обозначаемый P n, если он содержит n узлов. Узлы соединены в виде прямой линии на линейном графе. Здесь мы обсудим, как можно использовать модуль networkx для его создания с помощью встроенной функции path_graph ().
Свойства Path Graph:
- Количество узлов в графе путей (P n ) равно N.
- Количество ребер в графе путей (P n ) равно N-1.
- Диаметр графа путей (P n ), то есть максимальное расстояние между любой парой вершин составляет N-1, который находится между 1-м и последним узлами.
- Хроматическое число Path Graph равно 2.
- Узлам присваиваются метки от 0 до N-1.
- Конечные вершины имеют степень 1, а все остальные вершины имеют степень 2.
- Граф путей - это связный граф.
- Граф путей не содержит цикла.
- Несмотря на то, что граф путей связан, удаление любого ребра сделает его несоединенным, поскольку в графике путей нет цикла.
- Это планарный граф.
Используемые функции
Мы будем использовать модуль networkx для реализации графа путей. Он поставляется со встроенной функцией networkx.path_graph () и может быть проиллюстрирован с помощью метода networkx.draw (). Этот метод представляет собой простой метод создания желаемого графа путей с использованием соответствующих параметров.
Syntax: path_graph(n, create_using=None)
Parameter:
- n: Number of nodes we want in path graph.
- create_using: We can simply pass None or pass nx.DiGraph() as a value to this argument sending nx.Digraph() will lead to creation of a directed path graph.
Подход:
- Модуль импорта
- Создайте объект графа пути, используя функцию path_graph (), как упомянуто выше.
- Передайте соответствующие параметры функциям
- Показать график
Program:
Python3
# import required moduleimport networkx as nx# create objectG = nx.path_graph(5, create_using=nx.DiGraph())# illustrate graphnx.draw(G, node_color="green") |
Выход:
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.