Tag: graph

Узел метки метки NetworkX

Я борюсь со следующей проблемой. Я хочу построить круговой график около 100 узлов, где мне нужно вручную их расположить, согласно классификации, сделанной ранее. Эти узлы имеют назначенный ярлык, который описывает их с разной длиной текста, и я хочу, чтобы этот ярлык был смежным с узлом. Следующий график – это то, что я хотел бы получить […]

очистка данных с динамического графа с использованием python + beautifulSoup4

Мне нужно реализовать задачу скремблирования данных и извлечь данные из динамического графика. График обновляется со временем, аналогичным тому, что вы найдете, если взглянуть на график акций компании. Я использую запросы и библиотеку beautifulsoup4 в python, но я только выяснил, как очищать текст и данные ссылок. Не могу понять, как я могу получить значения графика в […]

Построить двудольный граф из столбцов фрейма данных python

У меня есть dataframe с тремя столбцами. data['subdomain'], data['domain'], data ['IP'] Я хочу построить один двудольный граф для каждого элемента поддомена, который соответствует одному и тому же домену, а вес – количеством раз, которое ему соответствует. Например, мои данные могут быть: subdomain , domain, IP test1, example.org, 10.20.30.40 something, site.com, 30.50.70.90 test2, example.org, 10.20.30.41 test3, […]

Поиск максимальных кликов и удаление узлов?

Я пытаюсь найти максимальные клики для набора элементов. В настоящее время я использую networkx-библиотеку python и используя функцию find_cliques (), чтобы найти все максимальные клики, как показано ниже: import newtworkx as nx G = nx.Graph() E = [[1,2], [1,3], [1,4], [2,3], [2,4], [3,4], [2,6], [2,5], [5,6]] G.add_edges_from(E) #G.edges() lst = list(nx.find_cliques(G)) lst Out [] : […]

Окрашивание краев по массе в сетиx

Я нашел нечто похожее на то, что хочу здесь: Раскрашивание краев сети по весу Однако я не могу применить это к моей проблеме. У меня есть график с взвешенными краями, но весы не уникальны (поэтому есть 15 ребер с весом 1). Я хочу покрасить свои края по весу, чем меньше вес, тем светлее цвет. Я […]

2 оси Reportlab Graph

Мне удалось создать граф с двумя осями в ReportLab, перекрыв баркар и лини. Вот код для всех, кто интересуется чем-то похожим: from reportlab.graphics.shapes import Drawing,colors from reportlab.graphics.widgets.markers import makeMarker from reportlab.graphics.charts.barcharts import VerticalBarChart from reportlab.graphics.charts.lineplots import LinePlot drawing = Drawing(400, 200) data = [(13, 5, 20, 22, 37, 45, 19, 4) ] noOfBars=len(data[0]) bc = […]

Как представить файл jar в виде сетевого графика?

В результате попытки ответить на вопрос о изоморфизме диаграмм для файлов jar , естественно возникла дискуссия о том, как представить файл jar в виде графика с использованием Python. Проблема: с учетом файла jar, прочитать файлы, содержащиеся в нем, и создать представление содержимого как (a) структуру данных и (b) в качестве графического изображения, оба из которых […]

Хвост читает растущий динамический файл и извлекает два столбца, а затем печатает график

Каков наилучший способ прочитать файл размером 1 ГБ, который регистрирует в нем временные ряды и генерирует график реального времени с двумя его столбцами (один раз и другое число)? Я вижу, что у вас разные способы настроить файл.

Перекрытие обнаружения сообщества с помощью играфа или других библиотек

Я хотел бы обнаружить перекрывающиеся сообщества в небольших сетях / графиках. Посредством перекрытия я имею в виду, что узел может быть включен в более чем одно сообщество / кластеры на выходе алгоритма обнаружения. Я посмотрел на различные алгоритмы обнаружения сообщества, которые, как правило, снабжены igraph, но я думаю, что ни одна из них не обрабатывает […]

Теория диаграмм в Networkx

Я начинаю использовать этот интерфейс сейчас, у меня есть некоторый опыт работы с Python, но ничего обширного. Я вычисляю транзитивность и структуру сообщества небольшого графика: import networkx as nx G = nx.read_edgelist(data, delimiter='-', nodetype=str) nx.transitivity(G) #find modularity part = best_partition(G) modularity(part, G) Тем не менее, я получаю транзитивность, но есть ошибка при вычислении модульности. NameError: […]

Python - лучший язык программирования в мире.