ticklishmeercat800
New member
** NetworkX in Python: Giới thiệu nhẹ nhàng **
NetworkX là một thư viện Python để tạo và điều khiển các biểu đồ.Nó là một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu các mạng và nó có thể được sử dụng để mô hình hóa nhiều hệ thống thực tế.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu nhẹ nhàng cho NetworkX và chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng nó để tạo và phân tích đồ thị.
## Biểu đồ là gì?
Biểu đồ là một cấu trúc toán học bao gồm một tập hợp các đỉnh (hoặc nút) và một tập hợp các cạnh (hoặc liên kết).Các cạnh kết nối các đỉnh và chúng có thể được hướng dẫn hoặc không mong muốn.Một cạnh có hướng là một cạnh có một hướng và nó chỉ ra rằng có một mối quan hệ giữa hai đỉnh.Một cạnh không được mong muốn không có hướng và nó chỉ ra rằng có một mối quan hệ giữa hai đỉnh theo cả hai hướng.
## Tạo biểu đồ trong NetworkX
Để tạo biểu đồ trong NetworkX, bạn có thể sử dụng hàm `biểu đồ ()`.Hàm `biểu đồ ()` lấy một danh sách các đỉnh làm đối số của nó.Ví dụ: mã sau tạo biểu đồ với ba đỉnh:
`` `Python
Nhập NetworkX dưới dạng NX
G = nx.graph ([('a', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'a')]))
`` `
Biểu đồ được tạo bởi mã này được hiển thị trong hình sau:
! [Một biểu đồ đơn giản] ( )
## Thêm các cạnh vào biểu đồ
Bạn có thể thêm các cạnh vào biểu đồ bằng hàm `add_edge ()`.Hàm `add_edge ()` có hai đối số: đỉnh nguồn và đỉnh đích.Ví dụ: mã sau đây thêm một cạnh từ đỉnh A đến đỉnh B:
`` `Python
nx.add_edge (g, 'a', 'b')
`` `
Biểu đồ được tạo bởi mã này được hiển thị trong hình sau:
! [Một biểu đồ có cạnh] ( )
## Phân tích một biểu đồ
NetworkX cung cấp một số chức năng để phân tích biểu đồ.Các chức năng này có thể được sử dụng để tìm đường dẫn ngắn nhất giữa hai đỉnh, mức độ của đỉnh và hệ số phân cụm của đồ thị.Ví dụ: mã sau tìm thấy đường dẫn ngắn nhất từ đỉnh A đến đỉnh C:
`` `Python
Shortest_path = nx.Shortest_path (g, 'a', 'c'))
In (Shortest_Path)
`` `
Đầu ra của mã này là `['A', 'B', 'C']`.Điều này có nghĩa là con đường ngắn nhất từ đỉnh A đến đỉnh C là thông qua đỉnh B.
## Phần kết luận
NetworkX là một công cụ mạnh mẽ để tạo và phân tích đồ thị.Nó có thể được sử dụng để mô hình hóa một loạt các hệ thống trong thế giới thực.Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã cho bạn một giới thiệu nhẹ nhàng về NetworkX và chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng nó để tạo và phân tích đồ thị.
## hashtags
* #networkx
* #Python
* #graph
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
**Networkx in Python: A Gentle Introduction**
Networkx is a Python library for creating and manipulating graphs. It is a powerful tool for studying networks, and it can be used to model a wide variety of real-world systems. In this tutorial, we will give you a gentle introduction to Networkx, and we will show you how to use it to create and analyze graphs.
## What is a Graph?
A graph is a mathematical structure that consists of a set of vertices (or nodes) and a set of edges (or links). The edges connect the vertices, and they can be directed or undirected. A directed edge is an edge that has a direction, and it indicates that there is a relationship between the two vertices. An undirected edge does not have a direction, and it indicates that there is a relationship between the two vertices in both directions.
## Creating a Graph in Networkx
To create a graph in Networkx, you can use the `Graph()` function. The `Graph()` function takes a list of vertices as its argument. For example, the following code creates a graph with three vertices:
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A')])
```
The graph that is created by this code is shown in the following figure:
## Adding Edges to a Graph
You can add edges to a graph using the `add_edge()` function. The `add_edge()` function takes two arguments: the source vertex and the destination vertex. For example, the following code adds an edge from vertex A to vertex B:
```python
nx.add_edge(G, 'A', 'B')
```
The graph that is created by this code is shown in the following figure:
## Analyzing a Graph
Networkx provides a number of functions for analyzing graphs. These functions can be used to find the shortest path between two vertices, the degree of a vertex, and the clustering coefficient of a graph. For example, the following code finds the shortest path from vertex A to vertex C:
```python
shortest_path = nx.shortest_path(G, 'A', 'C')
print(shortest_path)
```
The output of this code is `['A', 'B', 'C']`. This means that the shortest path from vertex A to vertex C is through vertex B.
## Conclusion
Networkx is a powerful tool for creating and analyzing graphs. It can be used to model a wide variety of real-world systems. In this tutorial, we gave you a gentle introduction to Networkx, and we showed you how to use it to create and analyze graphs.
## Hashtags
* #networkx
* #Python
* #graph
* #datascience
* #Machinelearning
NetworkX là một thư viện Python để tạo và điều khiển các biểu đồ.Nó là một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu các mạng và nó có thể được sử dụng để mô hình hóa nhiều hệ thống thực tế.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu nhẹ nhàng cho NetworkX và chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng nó để tạo và phân tích đồ thị.
## Biểu đồ là gì?
Biểu đồ là một cấu trúc toán học bao gồm một tập hợp các đỉnh (hoặc nút) và một tập hợp các cạnh (hoặc liên kết).Các cạnh kết nối các đỉnh và chúng có thể được hướng dẫn hoặc không mong muốn.Một cạnh có hướng là một cạnh có một hướng và nó chỉ ra rằng có một mối quan hệ giữa hai đỉnh.Một cạnh không được mong muốn không có hướng và nó chỉ ra rằng có một mối quan hệ giữa hai đỉnh theo cả hai hướng.
## Tạo biểu đồ trong NetworkX
Để tạo biểu đồ trong NetworkX, bạn có thể sử dụng hàm `biểu đồ ()`.Hàm `biểu đồ ()` lấy một danh sách các đỉnh làm đối số của nó.Ví dụ: mã sau tạo biểu đồ với ba đỉnh:
`` `Python
Nhập NetworkX dưới dạng NX
G = nx.graph ([('a', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'a')]))
`` `
Biểu đồ được tạo bởi mã này được hiển thị trong hình sau:
! [Một biểu đồ đơn giản] ( )
## Thêm các cạnh vào biểu đồ
Bạn có thể thêm các cạnh vào biểu đồ bằng hàm `add_edge ()`.Hàm `add_edge ()` có hai đối số: đỉnh nguồn và đỉnh đích.Ví dụ: mã sau đây thêm một cạnh từ đỉnh A đến đỉnh B:
`` `Python
nx.add_edge (g, 'a', 'b')
`` `
Biểu đồ được tạo bởi mã này được hiển thị trong hình sau:
! [Một biểu đồ có cạnh] ( )
## Phân tích một biểu đồ
NetworkX cung cấp một số chức năng để phân tích biểu đồ.Các chức năng này có thể được sử dụng để tìm đường dẫn ngắn nhất giữa hai đỉnh, mức độ của đỉnh và hệ số phân cụm của đồ thị.Ví dụ: mã sau tìm thấy đường dẫn ngắn nhất từ đỉnh A đến đỉnh C:
`` `Python
Shortest_path = nx.Shortest_path (g, 'a', 'c'))
In (Shortest_Path)
`` `
Đầu ra của mã này là `['A', 'B', 'C']`.Điều này có nghĩa là con đường ngắn nhất từ đỉnh A đến đỉnh C là thông qua đỉnh B.
## Phần kết luận
NetworkX là một công cụ mạnh mẽ để tạo và phân tích đồ thị.Nó có thể được sử dụng để mô hình hóa một loạt các hệ thống trong thế giới thực.Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã cho bạn một giới thiệu nhẹ nhàng về NetworkX và chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng nó để tạo và phân tích đồ thị.
## hashtags
* #networkx
* #Python
* #graph
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
**Networkx in Python: A Gentle Introduction**
Networkx is a Python library for creating and manipulating graphs. It is a powerful tool for studying networks, and it can be used to model a wide variety of real-world systems. In this tutorial, we will give you a gentle introduction to Networkx, and we will show you how to use it to create and analyze graphs.
## What is a Graph?
A graph is a mathematical structure that consists of a set of vertices (or nodes) and a set of edges (or links). The edges connect the vertices, and they can be directed or undirected. A directed edge is an edge that has a direction, and it indicates that there is a relationship between the two vertices. An undirected edge does not have a direction, and it indicates that there is a relationship between the two vertices in both directions.
## Creating a Graph in Networkx
To create a graph in Networkx, you can use the `Graph()` function. The `Graph()` function takes a list of vertices as its argument. For example, the following code creates a graph with three vertices:
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A')])
```
The graph that is created by this code is shown in the following figure:
## Adding Edges to a Graph
You can add edges to a graph using the `add_edge()` function. The `add_edge()` function takes two arguments: the source vertex and the destination vertex. For example, the following code adds an edge from vertex A to vertex B:
```python
nx.add_edge(G, 'A', 'B')
```
The graph that is created by this code is shown in the following figure:
## Analyzing a Graph
Networkx provides a number of functions for analyzing graphs. These functions can be used to find the shortest path between two vertices, the degree of a vertex, and the clustering coefficient of a graph. For example, the following code finds the shortest path from vertex A to vertex C:
```python
shortest_path = nx.shortest_path(G, 'A', 'C')
print(shortest_path)
```
The output of this code is `['A', 'B', 'C']`. This means that the shortest path from vertex A to vertex C is through vertex B.
## Conclusion
Networkx is a powerful tool for creating and analyzing graphs. It can be used to model a wide variety of real-world systems. In this tutorial, we gave you a gentle introduction to Networkx, and we showed you how to use it to create and analyze graphs.
## Hashtags
* #networkx
* #Python
* #graph
* #datascience
* #Machinelearning
