Python绘制拓扑图（无向图）、有向图、多重图。最短路径计算 |
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Python绘制拓扑图（无向图）、有向图、多重图。最短路径计算
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前言： 数学中，“图论”研究的是定点和边组成的图形。 计算机中，“网络拓扑”是数学概念中“图”的一个子集。因此，计算机网络拓扑图也可以由节点（即顶点）和链路（即边）来进行定义和绘制。 延伸： 无向图 两个节点之间只有一条线相连接，且没有方向。 有向图 两个节点之间只有一条线相连接，且有方向。方向可以单向，也可以双向。 多重图 两个节点之间只有多条线相连接。
网络拓扑是网络工程师日常工作的基础。网络规划阶段、网络建设阶段、维护阶段都离不开网络拓扑图。 平时我们可以用Microsoft Visio 和Office PowerPoint 绘制出漂亮的网络拓扑，但不方便转为格式化的数据关系。 也可以用DOT语言（拓扑数据结构的描述性语言）绘制。
这里我重点讲解python的networkx工具来绘制网络拓扑图。
python代码案例： import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt nodes=[ 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' ] G=nx.Graph() # G=nx.DiGraph() # G=nx.MultiGraph() for node in nodes: G.add_node(node) edges=[ ('A','B'), ('A','C'), ('B','C'), ('D','B'), ('B','D'), ('D','C'), ('E','B'), ('E','A'), ('F','B'), ('F','A'), ('G','C'), ('G','A') ] r=G.add_edges_from(edges) # 计算最短路径。 shortest_way=nx.shortest_path(G,"F","D") print(shortest_way) nx.draw(G, with_labels=True,node_color='y',) plt.show()输出：
F到D的最短路径： ['F', 'B', 'D']
节点关系绘图参考： https://www.cnblogs.com/minglex/p/9205160.html
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