차례:
- 무 방향성 그래프는 단순히 노드 간의 연결을 보여줍니다. 출력은 한 노드에서 다른 노드로의 방향을 제공하지 않습니다. 예를 들어 웹 페이지간에 연결을 설정할 때 방향이 내포되지 않습니다. 다음 예제에서는 무향 그래프를 만드는 방법을 보여줍니다.
- 그래프가 지루할 필요는 없습니다. 시청자가 다른 방법으로 추가 정보를 얻을 수 있도록 모든 종류의 방법으로 꾸밀 수 있습니다. 예를 들어 사용자 정의 레이블을 만들거나 특정 노드에 특정 색상을 사용하거나 색상을 사용하여 사람들이 그래프 뒤의 의미를 볼 수 있도록 할 수 있습니다.
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그래프는 데이터 과학자에게 유용합니다. 그래프 는 Pythopn에서 라인을 사용하여 데이터 포인트 간의 연결을 보여주는 데이터를 묘사 한 것입니다. 그 목적은 일부 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트와 관련되지만 그래프에 나타나는 모든 데이터 포인트와 관련이 없음을 보여주는 것입니다.
지하철 시스템의지도를 생각해보십시오. 각 스테이션은 다른 스테이션에 연결되지만 단일 스테이션은 지하철 시스템의 모든 스테이션에 연결하지 않습니다. 그래프는 소셜 미디어 분석에 사용되기 때문에 인기있는 데이터 과학 주제입니다. 소셜 미디어 분석을 수행 할 때 Facebook, Google+, Twitter 또는 LinkedIn과 같은 소셜 허브에서 친구 또는 비즈니스 연결과 같은 관계 네트워크를 묘사하고 분석합니다.
undirected 이며 그래프는 단순히 데이터 요소 사이의 선을 나타내고 는 지시 된 이며, 화살표는 선 표시에 추가됩니다. 그 데이터는 특정 방향으로 흐른다. 예를 들어, 물 시스템의 묘사를 고려해보십시오. 대부분의 경우 물이 한 방향으로 만 흐르게되므로 화살표와 같이 물에 대한 소스와 대상 간의 연결뿐만 아니라 화살표를 사용하여 물 방향을 표시하기 위해 유향 그래프를 사용할 수 있습니다. > - 무 방향성 그래프 개발무 방향성 그래프는 단순히 노드 간의 연결을 보여줍니다. 출력은 한 노드에서 다른 노드로의 방향을 제공하지 않습니다. 예를 들어 웹 페이지간에 연결을 설정할 때 방향이 내포되지 않습니다. 다음 예제에서는 무향 그래프를 만드는 방법을 보여줍니다.
importx를 nx import matplotlib로 가져옵니다. plpl G = nx로 pyplot. 그래프 () H = nx. add_node_from ([2, 3]) G. add_nodes_from ([2, 3]) G. add_nodes_from ([2, 3]) G. add_nodes_from add_edges_from ([(4, 7), ((5, 6)]) add_edges_from ([(2,3), (4,6) 5, 7), (6, 7)]) G. add_edges_from (H. edges ()) nx. draw_networkx (G) plt. show ()
이 예제는 여러 가지 기법을 사용하여 그래프를 만듭니다. 그것은 Networkx 패키지를 가져 오기 시작합니다. 새로운 무향 그래프를 만들려면 코드는 Graph () 생성자를 호출합니다. 생성자는 여러 개의 입력 인수를 사용하여 특성으로 사용할 수 있습니다. 그러나 속성을 사용하지 않고 완벽하게 사용할 수있는 그래프를 작성할 수 있습니다.이 예제에서는 속성을 사용합니다.
예제에 사용 된 노드가 숫자에 의존하더라도 노드에 숫자를 사용할 필요가 없습니다. 노드는 단일 문자, 문자열 또는 날짜를 사용할 수 있습니다. 노드에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 예를 들어 부울 값을 사용하여 노드를 만들 수 없습니다.
노드는 처음에는 아무런 연결도하지 않습니다. 이들 사이에 연결 (모서리)을 정의해야합니다. 단일 모서리를 추가하려면 add_edge ()를 추가 할 노드 수와 함께 호출합니다. 노드와 마찬가지로 add_edges_from ()을 사용하여 목록, 사전 또는 다른 그래프를 입력으로 사용하여 둘 이상의 가장자리를 만들 수 있습니다. 이 예제의 결과는 다음과 같습니다 (약간의 차이는 있지만 연결은 동일해야 함).
방향이 지정되지 않은 그래프는 노드를 연결하여 패턴을 형성합니다.
유향 그래프 개발
그래프가 지루할 필요는 없습니다. 시청자가 다른 방법으로 추가 정보를 얻을 수 있도록 모든 종류의 방법으로 꾸밀 수 있습니다. 예를 들어 사용자 정의 레이블을 만들거나 특정 노드에 특정 색상을 사용하거나 색상을 사용하여 사람들이 그래프 뒤의 의미를 볼 수 있도록 할 수 있습니다.
또한 엣지 선의 무게를 변경하고 다른 기술을 사용하여 노드 사이의 특정 경로를 더 나은 경로로 표시 할 수 있습니다. 다음 예제는 유향 그래프를 꾸미고 좀 더 재미있게 만들 수있는 많은 방법을 보여줍니다.
import networkx를 nx import matplotlib로 사용하십시오. plpl G = nx로 pyplot. Add_node_from ([2, 3]) G. add_nodes_from (범위가 4,6) G. add_path ([6,7,8]) G. add_edge (1, 2) G, add_edges_from ([(1,4), (4,5), (2, 3), (3,6), (5,6)]) colors = ['r', 'g' '시작', 2: '2', 3: '3', 4: '4', 5: '시작', ' '5', 6: '6', 7: '7', 8: 'End'} 크기 = [800,300,300,300,300,600,300,800] nx. draw_networkx (G, node_color = colors, node_shape = "D", with_labels = True, labels = 레이블, node_size = 크기) plt. show ()
이 예제는 DiGraph () 생성자를 사용하여 방향 그래프를 만드는 것으로 시작합니다. NetworkX 패키지는 MultiGraph () 및 MultiDiGraph () 그래프 유형도 지원합니다. 이 모든 그래프 유형 목록을 확인하십시오.
노드를 추가하는 것은 방향이없는 그래프로 작업하는 것과 같습니다. add_node ()를 사용하여 단일 노드를 추가하고 add_nodes_from ()을 사용하여 여러 노드를 추가 할 수 있습니다. add_path () 호출을 통해 노드와 에지를 동시에 만들 수 있습니다. 호출에서 노드의 순서가 중요합니다. 한 노드에서 다른 노드로의 흐름은 호출에 제공된 목록에서 왼쪽에서 오른쪽입니다.
가장자리를 추가하는 것은 방향이없는 그래프로 작업하는 것과 거의 같습니다. add_edge ()를 사용하여 단일 모서리를 추가하거나 add_edges_from ()을 사용하여 한 번에 여러 모서리를 추가 할 수 있습니다. 그러나 노드 번호의 순서는 중요합니다.흐름은 각 쌍의 왼쪽 노드에서 오른쪽 노드로 이동합니다.
이 예제는 특수 노드 색상, 레이블, 모양 (하나의 모양 만 사용됨) 및 크기를 출력에 추가합니다. 작업을 수행하려면 여전히 draw_networkx ()를 호출하십시오. 그러나 표시된 매개 변수를 추가하면 그래프의 모양이 변경됩니다. labels 매개 변수에서 제공하는 레이블을 보려면 with_labels을 True로 설정해야합니다. 다음은이 예제의 출력입니다.
유향 그래프를 사용하여 노드 사이의 방향을 표시합니다.
