Python绘制拓扑图（无向图）、有向图、多重图。最短路径计算

时间：2024-02-18 14:19:42

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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