Python で Networkx を使用して循環グラフを作成する

循環グラフは、各ノードがちょうど 2 つの隣接ノードを持ち、完全なサイクルで他のノードに接続される特別な種類のグラフです。 Python の Networkx モジュールを使用して、サイクル図をすばやく簡単に作成します。サイクルグラフは「networkx.cycle_graph()」関数とノード数を使用して生成されます。この図は、周期現象のモデリング、円構造の表現、周期プロセスの分析など、さまざまなアプリケーションで頻繁に使用されます。使いやすさと周期的相互作用を表現できるため、グラフ理論や多くの実世界のアプリケーションで役立ちます。

Python の NetworkX とは何ですか?

複雑なネットワークやグラフを設計、検査、操作するための NetworkX と呼ばれる強力な Python パッケージ。グラフ構造を効率的に処理するためのさまざまなツールとテクニックが提供されます。開発者や学者は NetworkX を使用して、プロジェクト間の相互作用を迅速にモデル化し、ネットワーク特性を調査し、重要なノードを特定し、最短パスを特定するなどの作業を行うことができます。図書館はその適応性により、ソーシャル ネットワーク分析、交通ネットワーク、生物学、インターネット テクノロジーなど、多くの分野で重要なリソースです。 Python プログラマーは、NetworkX の使いやすいインターフェイスと広範な機能を利用して、グラフ関連の困難な問題を解決し、データの相互接続について詳しく学ぶことができます。

サイクル図

循環グラフは、各ノードがちょうど 2 つの隣接ノードに接続され、単一の閉ループまたはループを形成する特別な種類のグラフです。このグラフのノード間には分岐や大きな接続はありません。このループは、ループ ダイアグラムの特徴となる循環構造を作成します。これはグラフ理論の基本的な考え方であり、周期的または周期的なイベントをモデル化するためによく使用されます。周期図は、化学、物理学、コンピューター サイエンス、ソーシャル ネットワーク研究など、周期的な相互作用やパターンを表示および分析する必要があるさまざまな分野で使用されます。

属性

• ループ グラフ内のすべてのノードは、他の 2 つのノードに接続されており、分岐や行き止まりのない閉ループが作成されます。

• n 個のノードを持つ循環グラフのシンボルは C_n です。ここで、n はサイクル内のノードの総数を表します。

• 各ノードはエッジによって隣接する 2 つのノードに接続されているため、n 個のノードを持つ循環グラフにはちょうど n 個のエッジがあります。

• サイクルグラフC_nの次元はfloor(n/2)です。これは、任意の 2 つのグラフ ノード間の最大の分離距離を表します。

• 循環グラフには 2 つの頂点接続と 2 つのエッジ接続があるため、2 つのうち 1 つを削除してもグラフは切断されません。

• 巡回グラフはオイラー グラフであるため、すべてのエッジを正確に通過する閉じたウォークを持ちます。

• すべてのサイクル グラフ C_n にハミルトン サイクル、つまり各ノードを 1 回だけ訪問するサイクルが存在します。

• 巡回グラフは平面グラフであるため、エッジ交差を含まずに 2​​D 平面上で表現できます。

• 巡回グラフは、360 度の倍数だけ回転しても外観が保持されるため、回転対称性を持ちます。

• n が偶数の場合、サイクル グラフの彩色番号は 2、n が奇数の場合、3 になります。

• 循環グラフは多くのアプリケーションで役立ち、機能がシンプルで明確に定義されているため、より複雑なグラフ構造の構成要素として機能します。

使用説明書

• インポートモジュール

• 表示図

インポートモジュール

Networkx を使用して Python でサイクル グラフを構築する場合、「インポート モジュール」という用語は、グラフの操作と視覚化をサポートするために必要なライブラリをスクリプト内に提供することを指します。 「networkx」モジュールは特にグラフの作成、分析、定式化のためのツールを提供し、オプションの「matplotlib.pyplot」モジュールはグラフの視覚化をサポートします。これらのモジュールをインポートすると、サイクル図をより簡単に作成し、そのプロパティを分析し、視覚化手法を使用して図の構造と関係について詳しく知ることができます。これにより、現実世界のさまざまなアプリケーションにおける周期的なパターンとプロセスについての理解が深まります。

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

必要なライブラリを追加します。

nx インポート "ネットワークx"
「matplotlib.pyplot」を plt としてインポートしてグラフを表示できます。

• サイクル グラフ オブジェクトを作成します。
サイクル グラフを生成するには、Networkx の Cycle_graph() メソッドを使用します。
cycle_graph() 関数は、ノードの総数を表す入力 num_nodes を受け取ります。
生成されたサイクル グラフ オブジェクトは、変数 (cycle_graph など) に割り当てられる必要があります。

• グラフィック視覚化 (オプション):
視覚化が必要な場合は、ノードを美しく表示できるレイアウトを作成します (例: pos = nx.circular_layout(cycle_graph))。
nx.draw() 関数を使用して、指定された情報とレイアウトに基づいてグラフィックを描画します。
より良い視覚的表現が必要な場合は、ノードのラベル、色、テキスト サイズのパラメータを設定します。
サイクル プロットを表示するには、plt.show() を使用してグラフィカル プロットを表示します (matplotlib がインポートされていると仮定します)。

• サイクルグラフオブジェクトを返します。

＃＃＃文法＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

表示画像

「グラフを表示する」とは、Python で Networkx を使用してサイクル グラフを構築および視覚化するときに、画面上にグラフィカルな視覚化を表示するプロセスを指します。 "nx.draw()" 関数を使用してサイクル プロットをグラフィカルに表し、次に "plt.show()" コマンドを使用して対話型ウィンドウにプロットを表示します ("plt" は "matplotlib.pyplot")。ユーザーは、サイクル構造、ノード接続、その他の関連データを含むサイクル グラフを表示できます。循環ダイアグラムのプロパティと相互作用は、視覚的表現として示されたダイアグラムを使用することで、より簡単に理解および分析できます。

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

グラフを生成して視覚化するには、Networkx ライブラリと Matplotlib ライブラリをインポートします。

ユーザー入力を使用することも、サイクル グラフに特定の数のノードを事前定義することもできます。
必要な数のノードを含むサイクル グラフ オブジェクトを構築するには、nx.cycle_graph() 関数を使用します。
グラフの外観を変更するには、オプションのパラメーターを指定して nx.draw() 関数を使用します。
画面にグラフィックを表示するには、plt.show() を使用します。

• ＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

• ＃＃＃結論は＃＃＃

  最後に、Python の Networkx を使用して、サイクル図を正しく生成して表示することができました。サイクル グラフ内の各ノードは、閉ループを示すためにちょうど 2 つの隣接ノードに接続されます。 Networkx の強力なグラフ作業ツールの助けを借りて、現実世界のさまざまな循環関係関連イベントをモデル化して分析できます。 Python プログラマは、Networkx の使いやすいインターフェイスと豊富な機能を使用して、複雑なネットワーク構造を調べ、重要なノードを見つけ、最短パスを見つけるなどの作業を行うことができます。 Networkx は、グラフの視覚化機能が周期的なパターンや相互接続をより深く理解するのに役立つため、グラフ理論やさまざまな応用分野で役立つツールです。

以上がPython で Networkx を使用して循環グラフを作成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。