网络X 2.0#

上映日期：2017年9月20日

添加了对Python3.6的支持，删除了对Python3.3的支持。

看见 从1.x到2.0的迁移指南 。

NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动力学和功能的Python包。

欲了解更多信息，请访问我们的 website 还有我们的 gallery of examples 。请将意见和问题发送到 networkx-discuss mailing list 。

集锦#

这个版本是两年多工作的结果，1212个承诺和193个合并由86个贡献者。亮点包括：

API更改#

  • 随着Networkx2.0的发布，基础图类也发生了变化，我们将转向一个视图/迭代器报告API。对于图的同一属性，我们曾经有两个方法，一个返回列表，另一个返回迭代器。使用2.0，我们用视图替换了它们。视图是一个只读对象，可以快速创建、自动更新，并在适当的情况下提供基本访问，如迭代、成员资格和设置操作。例如， G.nodes() 用于返回列表和 G.nodes_iter() 迭代器。现在 G.nodes() 返回视图并 G.nodes_iter() 被移除。 G.degree() 返回视图 (node, degree) 迭代，这样 dict(G.degree()) 返回按节点键控的dict，其值为degree。旧的行为

    >>> G = nx.complete_graph(5)
>>> G.nodes()  
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> G.nodes_iter()  
<dictionary-keyiterator at ...>

    已经改变为

    >>> G = nx.complete_graph(5)
>>> G.nodes()
NodeView((0, 1, 2, 3, 4))
>>> list(G.nodes())
[0, 1, 2, 3, 4]

    新功能包括从视图中查找节点和边缘数据、不带括号的属性访问和设置操作。

    >>> G.add_node(3, color='blue')
>>> G.nodes[3]
{'color': 'blue'}
>>> G.nodes & {3, 4, 5}
{3, 4}

    以下方法已更改：

    • 图形/多重图形

      • G.nodes()

      • G.edges()

      • G.neighbors()

      • G.adjacency_list() and G.adjacency_iter() to G.adjacency()

      • G.degree()

      • G.subgraph()

      • G.copy()

      • G.__class__() should be replaced with G.fresh_copy()

    • 有向图/多向图

      • G.nodes()

      • G.edges()

      • G.in_edges()

      • G.out_edges()

      • G.degree()

      • G.in_degree()

      • G.out_degree()

      • G.reverse()

    在将来的版本（3.0？）中，将删除以下不推荐使用的方法。.

    • G.node ， G.edge （替换为G.节点、G.边缘）

    • G.add_path ， G.add_cycle ， G.add_star （现在） nx.add_path(G,... ）

    • G.selfloop_edges ， G.nodes_with_selfloops ， G.number_of_selfloops （现在） nx.selfloop_edges(G) 等）

    许多子类都作了相应的更改，例如：

    • AntiGraph

    • Orderedgraph和朋友

    • 例如从图继承的thingraph示例

  • [#2107] 图形类方法 add_edge 和 add_edges_from 不再允许使用 attr_dict 参数。而是使用关键字参数。因此 G.add_edge(1, 2, {{'color': 'red'}}) 变成 G.add_edge(1, 2, color='red') . 注意，这只在属性名是字符串的情况下有效。对于非字符串属性，您需要添加边缘，然后使用例如 G.edges[1, 2].update({{0: "zero"}})

  • [#1577] 除了最小生成树外，还提供了一个计算最大生成树的新函数。新的API由四个功能组成： minimum_spanning_edges ， maximum_spanning_edges ， minimum_spanning_tree 和 maximum_spanning_tree . 所有这些函数都接受 algorithm 参数，指定在查找最小生成树或最大生成树时使用的算法。目前，Kruskal和Prim的算法被实现，分别定义为“Kruskal”和“Prim”。如果未指定任何内容，则使用Kruskal算法。例如，要使用Kruskal算法计算图的最大生成树，函数 maximum_spanning_tree 必须这样称呼：

    >>> nx.maximum_spanning_tree(G, algorithm='kruskal')

    这个 algorithm 参数是新的，并出现在现有的 weight 参数。因此，没有显式命名可选的现有代码 weight 需要更新参数：：

    >>> nx.minimum_spanning_tree(G, 'mass')  # old
>>> nx.minimum_spanning_tree(G, weight='mass') # new

    在上面，我们仍然依赖于被导入到顶级命名空间的函数。我们没有立即弃用此方法的计划，但我们建议采用以下方法：

    >>> from networkx.algorithms import tree
# recommended
>>> tree.minimum_spanning_tree(G, algorithm='kruskal', weight='mass')
>>> tree.minimum_spanning_edges(G, algorithm='prim', weight='mass')

  • [#1445] 大部分的 shortest_path 算法现在提出 NodeNotFound 当源或目标不在图中时出现异常。

  • [#2326] 针对权重参数的默认行为，协调了中心性算法。的默认值 weight 关键字参数已从更改为 weight 到 None . 这会影响以下中心功能：

    • approximate_current_flow_betweenness_centrality()

    • current_flow_betweenness_centrality()

    • current_flow_betweenness_centrality_subset()

    • current_flow_closeness_centrality()

    • edge_current_flow_betweenness_centrality()

    • edge_current_flow_betweenness_centrality_subset()

    • eigenvector_centrality()

    • eigenvector_centrality_numpy()

    • katz_centrality()

    • katz_centrality_numpy()

  • [#2420] 提供了新的社区检测算法。流体社区是一种基于流体在环境中相互作用、相互扩展和推动的简单思想的异步算法。算法在 "Fluid Communities: A Competitive and Highly Scalable Community Detection Algorithm" .

  • [#2510 and #2508] single_source_dijkstra ， multi_source_dijkstra 使用这些函数的函数在 target 指定。而不是返回距离和路径的dict (distance, path) 返回。什么时候？ target 未指定返回值仍为2个dict。

  • [#2553] set_node_attributes() 和 set_edge_attributes() 现在接受形状的dict输入的dict {{node/edge: {{name: value}}}} 除了以前的有效输入： {{node/edge: value}} 和 value . 参数的顺序也改变了：第二个参数“values”是值参数，第三个参数“name”是属性的名称。name“有默认值 None 在这种情况下，“values”必须是包含名称的新允许表单。以前“name”排在第二位，而“values”排在第三位。

  • [#2604] 将selfloop方法从基类移到networkx函数。 G.number_of_selfloops() ， G.selfloop_edges() ， G.nodes_with_selfloops() 现在 nx.number_of_selfloops(G) ， nx.selfloop_edges(G) ， nx.nodes_with_selfloops(G) .

    G.node 和 G.edge 被移除。它们的功能被替换为 G.nodes 和 G.edges .

  • [#2558] 以前，函数 from_pandas_dataframe 假定数据帧具有边缘列表状结构，但 to_pandas_dataframe 生成邻接矩阵。我们现在提供四种功能 from_pandas_edgelist ， to_pandas_edgelist ， from_pandas_adjacency 和 to_pandas_adjacency .

  • [#2620] 远离的 draw_nx 请使用 draw 或 draw_networkx .

  • [#1662] 重写 topolgical_sort 作为发电机。它不再接受 reverse 或 nbunch 而且速度稍微快一点。补充 lexicographical_topological_sort ，它接受一个键。

贬抑#

以下不推荐使用的函数将在2.1中删除。

  • 函数 bellman_ford 已弃用，赞成 bellman_ford_predecessor_and_distance .

  • 功能 to_pandas_dataframe 和 from_pandas_dataframe 已弃用，赞成 to_pandas_adjacency ， from_pandas_adjacency ， to_pandas_edgelist 和 from_pandas_edgelist .

贡献者#

  • 尼尔斯·范阿德里希

  • 凯文阿维

  • 阿里巴哈雷夫

  • 莫里茨·伊曼纽尔·贝伯

  • 利维奥奥布利奥

  • 杰克博格德

  • 莫雷诺·博纳文图拉

  • 拉斐尔·伯恩尼斯克

  • 马太布雷特

  • 杰姆斯克劳

  • 马尔科科涅塔

  • 杰米考克斯

  • 乔恩克拉尔

  • 罗伯特戴维森

  • 尼基尔德赛

  • DonQuixoteDeLaMancha

  • 多恩普芬

  • 艾伦·唐尼

  • 恩里科

  • 詹斯埃拉特

  • 杰弗里芬克尔斯坦

  • 米纳斯格约卡

  • 阿拉文·戈拉科塔

  • 托马斯格兰杰

  • 阿里克·哈格伯格

  • 哈利

  • 雅瓦拉石田

  • 比拉尔·贾玛尔

  • 瑞恩·詹姆斯

  • 奥默卡茨

  • 贾尼斯克莱斯

  • 瓦伦丁·洛伦茨

  • 亚历山德罗罗昂戈

  • 弗朗索瓦·马拉塞内

  • 麦卡锡

  • 迈克尔罗斯

  • 佩莱格米切利

  • 贾罗尔米尔曼

  • 克里斯莫林

  • 桑谷南

  • 尼希恩尼克尔

  • 罗伊诺新星

  • 拉米尔努格曼诺夫

  • 胡安·努内兹·伊格莱西亚斯

  • 皮姆奥特

  • 费兰帕雷

  • 李察彭尼

  • 恐惧症

  • 特里斯坦-普帕德

  • 塞巴斯蒂安·普希洛夫斯基

  • 亚历山大·罗德里格斯

  • 米迦勒·E·罗斯

  • 亚历克斯瑞安

  • 扎卡里赛勒

  • 任_Saitenmacher

  • 费利佩·施耐德

  • 丹舒尔特

  • 辛纳瓦

  • 米迦勒赛弗

  • 穆罕默德·侯赛因·塞哈瓦特

  • 塞思

  • SkyTodInfi

  • 斯泰西斯莫拉什

  • 霍尔迪暴雨

  • 马丁·特恩沃尔

  • 詹尼丝瓦姆瓦斯

  • 卢卡维吉纳

  • 普拉亚格维尔马

  • 彼得威尔斯

  • 伊安托林夕

  • 鹤庆雅

  • 阿利卡西西

  • 切贝7i

  • 确定不确定

  • 杰芬克尔

  • 尤利亚西伯特

  • 莱奥特

  • 莱塞克

  • 麦克格涅塔

  • 努普德

  • 根

  • 萨洛茨

  • 史葛VSI

  • 格里拉皮波

  • VPODPECAN

  • YASH14123

  • 尼尔吉尔达

合并的请购单#

  • 读取修复。（1962）

  • 1847年（1966年）留下的小变化

  • 修复有向图的k_核心。添加测试（1963）

  • 通讯性修复（1958）

  • 允许最短路径函数（1690）中的权重函数

  • weighted.py上的次要文档更改（1969）

  • 修复最小切边文档。（1977）

  • 修复所有节点切割角情况：循环并完成图形。（1976）

  • 将add_path/star/cycle从方法更改为函数（1970）

  • 分支'edge subgraph'来自@jfinkels（1740）

  • 校正的eppstein匹配（1955）

  • 鼻忽略文档字符串（1980）

  • 编辑了Doc Makefile，这样就不会删除Examples文件夹（1967）

  • convert_matrix.py（1983）中的错误修复

  • 避免在pagerank_numpy（1986）中进行不必要的特征值排序。

  • 在install.rst中修复一个打字错误（1991）

  • 为DAG_最长路径添加无序节点测试。（1999）

  • 改进绘图测试脚本（打字、换行、方法）（1992）

  • 提高*最短路径的测试覆盖率。（1988）

  • 提高平均度连接的测试覆盖率（1987）

  • fix graph（）docstring以反映输入灵活性（2006）

  • 修复sphinx自动摘要文档生成错误。（2026）

  • 改进gexf.py（2010）

  • readme.rst应该提到decorator包是必需的。（2009）

  • 修复重复Kwarg：修复导致损坏的重复Kwarg…（2005）

  • 清理graph6和sparse6 I/O的文档（2002）

  • 删除HTTP服务器示例（2001）

  • 推广和改进node_link.py（2000）的文档字符串

  • 修复问题1948和PEP8格式（2031）

  • 对dijkstra_path_length使用权重函数。（2033）

  • 将sphinx的默认角色更改为“obj”（2027）

  • 固定错别字S/Abritary/任意/（2035）

  • 修复dtype值矩阵中的错误（2038）

  • 添加使用graph.nodes（）和默认值（2040）的示例

  • 澄清relabel_nodes（）的一些示例。（2041）

  • 清除图形电源的代码和文档。（2042）

  • 清除classes.function模块。（2043）

  • 如果使用空图形调用UnboundLocalError（2047）

  • 标准化Bellman-Ford函数调用（1910）

  • IRC中没有人（2059）

  • 在MST测试中使用“从函数添加加权边”。（2061）

  • 添加多源Dijkstra算法（2073）

  • 添加Voronoi细胞算法（2074）

  • 修复了Girvan Newman分区函数的几个问题。修复1703、1725、1799（1972）

  • 移动是从实用程序到简单路径的路径。（1921）

  • 为numpy版本添加max-iter和tol参数（2013）

  • 删除draw_graphviz函数。修复1997（2077）

  • 修复1998边缘加载功能需要文档。（2075）

  • 更新fixcoverage.py（2080）

  • 在近似最小顶点覆盖（2039）中支持有向图

  • 简化函数中贪婪着色的代码。（1680）

  • 允许几何生成器中的任意度量。（1679）

  • 固定单节点图的弹簧布局。（2081）

  • 更新设置节点、边缘属性和文档。（1935）

  • 修复最大匹配的测试。（1919）

  • 为社区添加LFM基准图生成器（1727）

  • 添加全局和本地效率功能。（1521）

  • 将alphas应用于单个节点（1289）

  • 暂时性VF2的代码和测试（1653）

  • 将gexf.py和graphml.py中的convert_bool扩展为所有有效的布尔值（1063）

  • 删除编码的…到纯ASCII（2086）

  • 对于In_degree_centrality（）和Out_degree_centrality（）使用Not_implemented_for（）（2084）

  • 问题2072加权模块化（2088）

  • 简化了特征向量的中心性实现。（1708）

  • FJMalass节点作为元组（2089）

  • 生成器重命名（2090）

  • 确保文档中的链接 `See also `截面（2082）

  • 只记录整数数字混合（2085）

  • 移除Sphinx文件错误（2091）

  • 正确参见链接（2095）

  • 调整layout.py函数签名、文档、曝光（2096）

  • 添加遗失 __all__ 属性。（2098）

  • 修复2个优势前沿代码中的错误（2092）

  • 创建了两个新文件：joint_degree_seq.py和test_joint_degree_seq…..（2011）

  • 添加bor_vka的最小生成树算法。（1873）

  • 添加全局/局部到达中心的函数。（2099）

  • 从1894中删除冲突（更新异常类）（2100）

  • 为最短路径中缺少的源添加异常（2102）

  • 撰写文档现在警告多图表Edgekeys（2101）

  • 改进Simplex和Friends文档的Notes部分。（2104）

  • 为最大流量问题添加Dinitz算法。（1978）

  • 删除了重复的方法/文档（从中添加边）（1）

  • 通用多边缘匹配错误修复（问题2114）（2124）

  • 修正2015。（2）

  • 添加节点，添加边缘属性更改。（2132）

  • Relabel_节点中的句柄图名称属性（2136）

  • 修复fruchterman reingold错误，并向布局添加更多测试。（2141）

  • 添加异常：功率迭代收敛失败（2143）

  • 调整点击的迭代逻辑（2142）

  • 修复pagerank个人化docstring（2148）

  • 为df_树设置默认源=无（2149）

  • 修复最大匹配和张量积（2158）的文档

  • 隔离多重图中的边键生成（2150）

  • 将集中度分类并外包分散度（2083）

  • 将经典生成器改为使用生成器而不是列表（2167）

  • 使用示例（2129）添加波束搜索遍历算法

  • 图兰图（2172）

  • 从docstring中删除不相关的notes节（2178）

  • 更正示例中的对数底数（2179）

  • 文件中的轻微更正（2180）

  • 为最大流量问题添加Boykov-Kolmogorov算法。（2122）

  • 运行测试后删除临时文件。（2202）

  • 在convert_matrix.to_scipy_sparse_matrix中添加对无边子图的支持。（2199）

  • 在readwrite.pajek.parse_pajek中添加对读取邻接矩阵的支持。（2200）

  • 将图形图集移动到数据文件。（2064）

  • 重构Dinitz的算法实现。（2196）

  • 在scipy.linalg.expm（）中使用数组而不是矩阵（2208）

  • 使入边等于出边（2206）

  • 修复由于排序问题而失败的测试。（2207）

  • 修复代码转义。（2214）

  • 添加adjlist_outer_dict_factory。（2222）

  • 无标度网络生成器文档中的打字错误（2225）

  • 添加到nx.drawing.layout的链接，而不是提及nx.layout。（2224）

  • 不在教程中工作的示例（2230）

  • 在运行DAG_最长路径（2228）时，不要假设节点是可排序的。

  • 拼写正确（2236）

  • 计算本地效率时使用自我图（2246）

  • 使谐波中心性更具内存效率（2247）

  • 使DAG_最长_路径_长度返回路径长度，而不是边缘计数（2237）

  • 增加了DAG的传递性减少（2215）

  • 阿尔法·夸格在Pylab标签图纸中没有使用，在这里添加了它。（2269）

  • 使Pydot支持再次强大（2272）

  • 不必要的阵列复制在中心位置？（2287）

  • 切换到更快的最小最后一个算法实现。（2268）

  • 添加获取所有简单边缘路径的示例。修复718（2260）

  • 移除过时的测试工具。（2303）

  • 纠正最小跨越树形图中的错误（2285）

  • 在标有“边”的df中生成字符串，而不是dict。（2277）

  • 删除不必要的“转换为”（un）定向函数（2259）

  • 完成多部分图形文档（2221）

  • 修复lpa错误，请参阅问题/2219（2227）

  • 广义度（2220）

  • 图兰医生（2218）

  • 修复到p2g格式描述的断开链接。（2211）

  • 测试顺序（2209）

  • 添加节点权重示例（2250）

  • 添加参数nbunch（2253）

  • 添加用于将dtype与to_numpy_matrix（2257）一起使用的单元测试

  • 添加链分解算法。（2284）

  • 添加Hoffman-Singleton图（2275）

  • 允许网格图生成器接受tuple dim参数（2320）

  • psuedo->pseudo（固定打字）（2322）

  • 更正可导航小世界图形参数文档（2321）

  • 修复find_循环中的错误。（2324）

  • 翻转源目标（2309）

  • digitsrep（..）函数（2330）的简单版本

  • 更改关节点，使其只返回每个顶点一次（2333）

  • 使用更快的随机几何图形实现。（2337）

  • 允许社区asyn-lpa测试有两个答案（2339）

  • 修复断开的链接并从makefile中删除PDF文件（2344）

  • 文档isom的可订购节点要求。（2302）

  • 为社区添加模块化度量。（1729）

  • 简化度序列图生成器。（1866）

  • 添加树编码和解码功能。（1874）

  • 修正定向图的边文档数（2360）

  • 将多图表键添加到欧拉电路（2359）

  • 更新边缘子图中的前置任务/后续任务（2373）

  • 固定到2364（2372）

  • 对bipartite.set（2375）中的断开连接的图引发异常

  • 修复networkxnotimplemented中的拼写错误（2385）

  • 在顶点覆盖中使用迭代的dfs检查交替路径。（2386）

  • 修复在networkx.linalg.graphmatrix.incident_matrix（2395）中生成nxerror的错误。

  • [Fixes #2342] 删除对plt.hold（）的调用，在mpl2.0中已弃用（2397）

  • 修复断开的链接（2414）

  • 修复3.6（2413）的所有测试

  • 改进二方文档。（2402）

  • GexfWriter中的正确逻辑（2399）

  • 列出setup.py（2398）中的可选依赖项

  • Gitwash更新（2371）

  • 增加了Cytoscape JSON处理（2351）

  • 修复问题2328和2332（2366）

  • Travis的gdal python3.6解决方案和更多的doctests修复（2416）

  • 修复了自定义属性用法上的错误：dict的iteritems方法不可用（2461）

  • 修复Sphinx错误和类轮廓（2480）

  • 注意图是有向的和非循环的前提条件（2500）

  • 添加贡献文件（2501）

  • 拆除外部模块（2521）

  • 确保 make html 不会失败，建立在出口（）

  • Cherry Pick缺少承诺（2535）

  • 文件发布流程（2539）

  • 更新版权（2551）

  • 删除不推荐使用的代码（）

  • 改进文档（2555）

  • WIP：增加说明如何估计alpha（2583）的适当值。

  • Travis重构（2596）

  • 为df创建单独的函数作为边列表和邻接矩阵（2558）

  • 使用texext表示数学美元（2609）

  • 添加图纸测试（2617）

  • 添加阈值测试（2622）

  • 更新文档（2623）

  • 准备β释放（2624）

  • 重构Travis测试并使用Travis部署文档（2647）

  • Matplotlib 2.1不推荐使用类似于字符串的（2659）

  • 拓扑排序，词典编纂拓扑排序（1662）