Python绘制拓扑图(无向图)、有向图、多重图。最短路径计算

Stella981
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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:

Python绘制拓扑图(无向图)、有向图、多重图。最短路径计算

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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