Networkx安装步骤及资源

安装文件： 1.python-2.7.3.msi 2.pywin32-214.win32-py2.7.exe 3.numpy-1.6.2.win32-py2.7.exe 4.matplotlib-1.1.0.win32-py2.7.exe 5.setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe 6.networkx-1.7rc1-py2.7.egg

“““
This module provides functions to convert 
NetworkX graphs to and from other formats.

The preferred way of converting data to a NetworkX graph 
is through the graph constuctor.  The constructor calls
the to_networkx_graph（） function which attempts to guess the
input type and convert it automatically.

Examples
--------

Create a 10 node random graph from a numpy matrix

>>> import numpy
>>> a=numpy.reshape（numpy.random.random_integers（01size=100）（1010））
>>> D=nx.DiGraph（a） 

or equivalently

>>> D=nx.to_networkx_graph（acreate_using=nx.DiGraph（）） 

Create a graph with a single edge from a dictionary of dictionaries

>>> d={0: {1: 1}} # dict-of-dicts single edge （01）
>>> G=nx.Graph（d）


See Also
--------
nx_pygraphviz nx_pydot

“““
__author__ = “““\n“““.join（[‘Aric Hagberg （hagberg@lanl.gov）‘
                           ‘Pieter Swart （swart@lanl.gov）‘
                           ‘Dan Schult（dschult@colgate.edu）‘]）
#    Copyright （C） 2006-2011 by 
#    Aric Hagberg 
#    Dan Schult 
#    Pieter Swart 
#    All rights reserved.
#    BSD license.

import warnings
import networkx as nx

__all__ = [‘to_networkx_graph‘
           ‘from_dict_of_dicts‘ ‘to_dict_of_dicts‘
           ‘from_dict_of_lists‘ ‘to_dict_of_lists‘
           ‘from_edgelist‘ ‘to_edgelist‘
           ‘from_numpy_matrix‘ ‘to_numpy_matrix‘
           ‘to_numpy_recarray‘
           ‘from_scipy_sparse_matrix‘ ‘to_scipy_sparse_matrix‘]

def _prep_create_using（create_using）:
    “““Return a graph object ready to be populated.

    If create_using is None return the default （just networkx.Graph（））
    If create_using.clear（） works assume it returns a graph object.
    Otherwise raise an exception because create_using is not a networkx graph.

    “““
    if create_using is None:
        G=nx.Graph（）
    else:
        G=create_using
        try:
            G.clear（）
        except:
            raise TypeError（“Input graph is not a networkx graph type“）
    return G

def to_networkx_graph（datacreate_using=Nonemultigraph_input=False）:
    “““Make a NetworkX graph from a known data structure.

    The preferred way to call this is automatically
    from the class constructor

    >>> d={0: {1: {‘weight‘:1}}} # dict-of-dicts single edge （01）
    >>> G=nx.Graph（d）

    instead of the equivalent

    >>> G=nx.from_dict_of_dicts（d）

    Parameters
    ----------
    data : a object to be converted
       Current known types are:
         any NetworkX graph
         dict-of-dicts
         dist-of-lists
         list of edges
         numpy matrix
         numpy ndarray
         scipy sparse matrix
         pygraphviz agraph

    create_using : NetworkX graph
       Use specified graph for result.  Otherwise a new graph is created.

    multigraph_input : bool （default False）
      If True and  data is a dict_of_dicts
      try to create a multigraph assuming dict_of_dict_of_lists.
      If data and create_using are bo