【Python】NetworkX 2.0の基礎的な使い方まとめ - Qiita
import networkx as nx G = nx.DiGraph() # 有向グラフ (Directed Graph) # 頂点の追加 G.add_node(1) G.add_nodes_from([3, 4, 5]) # 辺の追加 (頂点も必要に応じて追加されます) G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(1, 3), (2, 5), (3, 4), (4, 5)]) # 辺の削除 G.remove_edge(3, 4) G.remove_edges_from([(1, 3), (2, 5)]) # 頂点の削除 (削除された頂点に接続されている辺も削除されます) G.remove_node(5) G.remove_nodes_from([3, 4]) # 指定したパス上の頂点と辺を追加 nx.add_path(G, [1, 2, 3, 4, 5])
Python製の可視化ライブラリBokehの基本的な使い方
データ分析に欠かせない作業である、データの可視化。データ可視化ライブラリ「Bokeh」の基本的な使い方について、調べてみました。 1. Bokehとは Bokehはインタラクティブなグラフを作成できるデータ可視化ライブラリです。Pythonで作られています。 同じくPython製の可視化ライブラリであるmatplotlibやseabornと比較して、下記のような特徴があります。 グラフを画像ファイルとして生成するのではなく、WEBブラウザで表示できるHTMLファイルやWebアプリとして生成する JavaScriptを使ったインタラクティブなグラフを生成できる グラフをドラッグしてパンしたり、要素や範囲を選択できる ボタンやスライダー等を組み合わせることもできる Python以外にも、ScalaやR、Julia等からも利用可能 Jupyter Notebookでの表示にも対応している ち
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