Karmaşık ağlar için NetworkX

NetworkX, karmaşık ağların yapısını, dinamiklerini ve işlevlerini oluşturmak, değiştirmek ve incelemek için bir Python kitaplığıdır. Sosyal, biyolojik ve teknolojik ağlar gibi karmaşık ağları analiz etmek ve modellemek için kullanılır. NetworkX, rastgele ve sentetik ağlar oluşturmak, ağların yapısal özelliklerini ölçmek ve ağlar olarak temsil edilebilecek karmaşık sistemlerin dinamiklerini analiz etmek için araçlar sağlar. NetworkX, karmaşık sistemleri incelemek ve davranışlarını yöneten temel kalıpları ve yapıları anlamak için sosyoloji, fizik, bilgisayar bilimi ve biyoloji dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılır.

networkX kurulumu

pip install networkx

arcs=[(0,43), (0,56), (1,2), (1,6), (2,5), (2,14), (3,4), (3,17),(4,5), (4,16), (5,15), 
      (5,14), (6,7), (6,14), (7,8), (7,14), (8,9), (8,11), (10,11), (10,24), (11,12), 
      (11,24), (11,25), (12,13), (12,23), (13,14), (13,22), (14,21), (15,21), (15,18), 
      (16,17), (16,18), (17,19), (18,20), (19,20), (20,21), (20,35), (20,36), (21,33), 
      (22,26), (22,27), (23,25), (23,26), (24,25), (25,30), (26,31), (27,32), (27,33)]

import networkx as nx
g = nx.Graph()
g.add_edges_from(arcs)

• Kenar listeleri: Bu, her bir demetin iki bitiş noktası düğümüyle grafikte bir kenarı temsil ettiği bir demet listesidir.
• Bitişiklik listeleri: Bu, her bir iç listenin tek bir düğümün komşularını temsil ettiği bir liste listesi olarak bir grafiğin basit bir temsilidir.
• Sözlük tabanlı veri yapıları: NetworkX, anahtarların düğümler olduğu ve değerlerin her düğümün komşuları olduğu sözlükler olarak temsil edilen grafikleri de işleyebilir.
• Düğüm listeleri: Bu, aralarındaki kenarlar hakkında hiçbir bilgi içermeyen, grafikteki düğümlerin bir listesidir.
• Bitişik matrisler: Bu, satırların ve sütunların düğümleri temsil ettiği ve hücrelerin düğümler arasında bir kenarın varlığını veya yokluğunu temsil ettiği iki boyutlu bir matristir.

g.size()

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,14))
nx.draw(g,with_labels = True, ax = ax, node_size=1500)

      
                

                    
                    
                
            

g.add_node(99)
g.add_edge(99,0)