import networkx as nx

G = nx.Graph()

G.add_node(1) #添加單個節(jié)點
G.add_node("x",name='tome') #添加單個節(jié)點及屬性
G.add_nodes_from([2,3]) #從一個可迭代容器中添加多個節(jié)點
G.add_nodes_from([(4, {"color": "red"}), (5, {"color": "green"})])# 添加節(jié)點和屬性

H = nx.path_graph(10) #創(chuàng)建一個新圖
G.clear() # 清空圖
G.add_nodes_from(H) #從另一張圖中添加節(jié)點
print(list(H.nodes))
print(list(G.nodes))

G.add_edge(1,3)#添加一條邊
G.add_edges_from([(2,3),(3,4)])# 添加多條邊

list(G.nodes) #查看節(jié)點
for k, v in G.nodes.items():  print(k,v)  #查看節(jié)點及屬性
G.number_of_nodes() #查看幾個節(jié)點
G.adj[1] #查看鄰居節(jié)點
G[1] #查看鄰居節(jié)點
list(G.neighbors(1)) #查看鄰居節(jié)點

G.number_of_edges() #查看幾條邊
G.add_edge(1,3) #查看特定邊
G.edges() #查看邊
G.add_edge(2,3)
G.edges([1]) #查看1連接的所有邊
G.edges([3]) #查看1連接的所有邊

G.degree[1] #查看度

for node,neighbors in g.adjacency():
    print(node, neighbors) # 查看鄰接矩陣內(nèi)容

G.remove_node(4)
G.remove_edge(1,3)

# 構(gòu)建有向圖
g = nx.DiGraph(G)
nx.draw(g)

G = nx.Graph([(1,2,{'color':'red'})])
G[1] #獲取1的鄰居節(jié)點
G[1][2] #獲取邊屬性
G.edges[1,2] #獲取邊屬性

# 圖級別屬性
g = nx.Graph(day = 'none')
g.graph #輸出圖級別的屬性信息
g.graph['day']= 'tom' #修改圖級別屬性信息
g.graph['date']= 'now' #添加圖級別屬性信息

# 節(jié)點屬性
g.add_node(1, time='now')
g.add_nodes_from([2,3,4,5,6], time='yes')
g.nodes.data()
g.nodes[2]

# 邊屬性
g.add_edge(1,2,time='now')
g.add_edges_from([(1,2,{'time':'now'}),(1,3,{'time':'naw'})])
G[1][2]['color'] = 'blue'
G.edges[1,2]['color'] ='Y'
g.edges.data()

# 分析圖：連通分量
g.clear()
g.add_edges_from([(1,2),(3,2)])
g.add_nodes_from("spam")
list(nx.connected_components(g)) #有5個連通分量
nx.draw(g) #可視化

#分析圖：按度排序
sorted(((node,degree) for node,degree in g.degree), key= lambda d:d[1],reverse = True)

# 圖可視化
g = nx.petersen_graph()
nx.draw(g, with_labels = True) #標明label

# 從edgelist讀取圖
g = nx.read_edgelist('edglist.txt')
nx.draw(g, with_labels= True)

plt.savefig("path.png")