MultiGraph
-
[NetworkX] add_edges_from의 사용방법Data & ML & AI/NetworkX 2022. 10. 14. 20:24
G.add_edge는 엣지 하나하나를 정의하기엔 편하지만, 한번에 여러개의 엣지를 정의하기엔 불편합니다. 때문에 NetworkX는 add_edges_from과 add_weighted_edges_from을 지원합니다. 각 노드의 속성으로 가중치값만 가지는 weight Graph라면 add_weighted_edges_from을 사용하는 것이 더 편리하겠지만, 2개 이상의 여러 속성들을 가진다면 add_edges_from을 쓰는것이 더 나을 수 있습니다. 그런데 멀티그래프(MultiGraph, 다중그래프)일때와 아닐때 사용방법에 차이가 조금 있습니다. 1. MultiGraph가 아닌 경우 : Graph(), DiGraph() 참조 : Graph.add_edges_from() 공식문서 # 공식문서 중 일부 발췌..
-
[NetworkX] 멀티그래프 데이터 읽기 (파이썬 네트워크 분석 7)Data & ML & AI/NetworkX 2022. 10. 12. 00:06
이전 글에서는 일반적인 무방향 그래프(nx.Graph())와 방향그래프(nx.DiGraph())의 데이터를 읽는 방법을 살펴보았습니다. https://brain-nim.tistory.com/48 다중그래프 (nx.MultiGraph(), nx.MultiDiGraph())에서는 아주 조금 다른 점이 있습니다. 일단 아래사진 우측의 그래프를 생성한 뒤 이어가겠습니다. (여기서는 nx.MultiDiGraph()를 예시로 합니다.) # 하지만 타자가 귀찮기 때문에 A~G 노드끼리 연결된 엣지만 작성했습니다. G = nx.MultiDiGraph() family = [('A','B',{'weight':6})] friend = [('A','B',{'weight':18}),('C','B',{'weight':13}),(..