旧版本日志#

NetworkX 2.5#

发布日期：2020年8月22日

支持 Python 3.6、3.7 和 3.8。

发布说明#

参见 NetworkX 2.5。

NetworkX 2.4#

发布日期：2019年10月16日

支持 Python 3.5、3.6、3.7 和 3.8。这是最后一个支持 Python 3.5 的版本。

发布说明#

参见 NetworkX 2.4。

NetworkX 2.3#

发布日期：2019年4月11日

支持 Python 3.5、3.6 和 3.7。这是我们第一个仅支持 Python 3 的版本。

发布说明#

参见 NetworkX 2.3。

NetworkX 2.2#

发布日期：2018年9月19日

支持 Python 2.7、3.5、3.6 和 3.7。这是最后一个支持 Python 2 的版本。

发布说明#

参见 NetworkX 2.2。

NetworkX 2.1#

发布日期：2018年1月22日

支持 Python 2.7、3.4、3.5 和 3.6。

发布说明#

参见 NetworkX 2.1。

NetworkX 2.0#

发布日期：2017年9月20日

增加对 Python 3.6 的支持，取消对 Python 3.3 的支持。

参见 从 1.X 迁移到 2.0 的指南。

发布说明#

参见 NetworkX 2.0。

NetworkX 1.11#

发布日期：2016年1月30日

增加对 Python 3.5 的支持，取消对 Python 3.2 的支持。

重点特性#

Pydot 特性现在使用 pydotplus。修复了在某些机器上的安装问题，并使用 appveyor 进行测试。恢复了布局例程的默认中心和缩放。修复了各种文档，包括示例中没有符号链接的问题。文档现在可以在 readthedocs.org 上使用 autosummary 构建。

NetworkX 1.10#

发布日期：2015年8月2日

此版本不再支持 Python 2.6。

重点特性#

  • 连通分量现在返回生成器

  • 新函数包括

    • enumerate_all_cliques, greedy_coloring, edge_dfs, find_cycle immediate_dominators, harmonic_centrality

    • Hopcroft–Karp 最大匹配算法

    • 最优分支和有根树。

    • all_simple_paths

  • 从 GML 读取器/解析器中移除 pyparsing 依赖

  • 改进流算法

  • 与扩张图相关的新生成器。

  • 多部图、非同构树、循环图的新生成器

  • 允许图子类使用类似 dict 的对象代替 dict

  • 添加了有序图子类

  • 增加了 pandas DataFrame 读取/写入功能。

  • G.edges() 中的 data 关键字允许直接请求边属性

  • 扩展了节点子集的布局灵活性

  • Kanesky 的割集和 k 分量算法

  • 图的幂函数

  • 节点连通性的近似算法

  • 传递闭包、三元组计数和反链

  • 商图和子图

  • DAG 的最长路径（longest_path）

  • 模块化矩阵例程

API 变更#

参见 NetworkX 1.10。

NetworkX 1.9.1#

发布日期：2014年9月13日

修复了少量安装和文档问题的错误修复版本。

NetworkX 1.9#

发布日期：2014年6月21日

此版本不再支持 Python 3.1。

重点特性#

  • 完全重写了最大流和基于流的连通性算法，其接口向后不兼容

  • 社区图生成器

  • Stoer–Wagner 最小割算法

  • 线性时间欧拉回路算法

  • 线性代数包改为使用 SciPy 稀疏矩阵

  • 代数连通性、Fiedler 向量、谱排序算法

  • 链接预测算法

  • Goldberg–Radzik 最短路径算法

  • 半连通图和树识别算法

API 变更#

参见 NetworkX 1.9。

NetworkX 1.8.1#

发布日期：2013年8月4日

修复了源代码包中缺少文件的错误修复版本。

NetworkX 1.8#

发布日期：2013年7月28日

重点特性#

  • 更快的（线性时间）图性测试和 Havel-Hakimi 图生成器

  • 有向拉普拉斯矩阵生成器

  • Katz 中心性算法

  • 生成所有简单路径的函数

  • 改进的 shapefile 读取器

  • 更灵活的二部图加权投影

  • 更快的拓扑排序、DAG 的后代和祖先算法

  • 力导向布局的缩放参数

错误修复#

  • 有向图的平均加权连通性错误，带有自环的标准化拉普拉斯矩阵校正，单节点图的载荷介数，dfs/bfs 树中缺少孤立节点，使用 l1 范数标准化 HITS，处理带有自环的图的密度

  • 使用 Matplotlib 更清晰地处理当前图形状态，Pajek 文件现在不写入麻烦的头部行，GEXF 文件的默认 alpha 值，从 yEd GraphML 读取曲线边

有关此版本中已关闭问题的完整详细信息（添加的功能和错误修复），请参见：networkx/networkx#issues

API 变更#

参见 NetworkX 1.8

NetworkX 1.7#

发布日期：2012年7月4日

重点特性#

  • 用于寻找 k-团社区、流层次结构、联合、不相交联合、组合和交集运算的新函数，这些运算作用于图列表，并创建二部图的双邻接矩阵。

  • 用于支配集、边支配集、独立集、最大团和最小加权顶点覆盖的新近似算法。

  • 许多错误修复和其他改进。

有关此版本中已关闭票据的完整详细信息（添加的功能和错误修复），请参见：https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.7

API 变更#

参见 NetworkX 1.7

NetworkX 1.6#

发布日期：2011年11月20日

重点特性#

用于寻找关节、生成随机二部图、构建邻接矩阵表示、形成图乘积、计算同配系数、测量子图中心性和可传达性、寻找 k-团社区以及写入 JSON 格式输出的新函数。

使用 D3 JavaScript 库进行绘制和使用 Cuthill-McKee 算法进行矩阵排序的新示例。

更节省内存的电流介数实现以及电流介数和最短路径介数的新近似算法。

简化了使用权重/成本/值的算法对“weight”属性的处理。参见 NetworkX 1.6。

更新了所有代码以兼容 PyPy Python 实现 https://pypy.pythonlang.cn，这使得许多算法具有更快的性能。

有关此版本中已关闭票据的完整详细信息（添加的功能和错误修复），请参见：https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.6

API 变更#

参见 NetworkX 1.6

NetworkX 1.5#

发布日期：2011年6月4日

有关此版本中已关闭票据的完整详细信息，请参见：https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.5

重点特性#

新功能#

API 变更#

参见 NetworkX 1.5

错误修复#

NetworkX 1.4#

发布日期：2011年1月23日

新功能#

API 变更#

  • gnp_random_graph() 现在接受 directed=True|False 关键字参数，而不是 create_using

  • gnm_random_graph() 现在接受 directed=True|False 关键字参数，而不是 create_using

错误修复#

NetworkX 1.3#

发布日期：2010年8月28日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

API 变更#

  • minimum_spanning_tree() 现在返回一个 NetworkX 图（一棵树或一个森林）

错误修复#

NetworkX 1.2#

发布日期：2010年7月28日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

NetworkX 1.1#

发布日期：2010年4月21日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

API 变更#

返回字典#

一些算法和 degree() 方法现在返回以节点为键的字典，而不是列表。在某些情况下，曾经使用的 with_labels 关键字参数现在不再需要。

>>> G=nx.Graph()
>>> G.add_edge('a','b')
>>> G.degree()  
{'a': 1, 'b': 1}

查询单个节点的度仍然返回一个数字

>>> G.degree('a')
1

以下函数现在默认返回字典（而不是列表），并且已移除 with_labels 关键字参数

以下函数现在默认返回字典（而不是列表）

  • pagerank()

  • hits()

添加节点#

add_nodes_from 现在接受 (node, attrdict) 二元组

>>> G = nx.Graph()
>>> G.add_nodes_from([(1, {'color': 'red'})])

示例#

错误修复#

  • 支持图属性的联合、交集及其他图操作

  • 提高子图速度（以及相关的算法，如 connected_components_subgraphs()）

  • 在更多操作中处理多重图（例如 union）

  • 使用 pydot 处理双引号标签

  • 正确标准化无向图的 betweenness_centrality

  • 使用 l2 范数标准化 eigenvector_centrality

  • read_gml() 现在返回多重图

NetworkX 1.0.1#

发布日期：2010年1月11日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

修复了 manifest 中缺少 setup.py 文件的错误修复版本。

NetworkX 1.0#

发布日期：2010年1月8日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

此版本对图 API 的部分内容进行了重大更改，以允许图、节点和边属性。参见 http://networkx.lanl.gov/reference/api_changes.html

  • 更新 Graph、DiGraph 和 MultiGraph 类以允许属性。

  • 默认边数据现在是一个空字典（以前是整数 1）

  • 差集和交集运算

  • 平均最短路径

  • A* (A-Star) 算法

  • PageRank、HITS 和特征向量中心性

  • 读取 Pajek 文件

  • 线图

  • 最小生成树（Kruskal 算法）

  • 密集和稀疏 Fruchterman-Reingold 布局

  • 随机聚类图生成器

  • 有向无标度图生成器

  • 更快的随机正则图生成器

  • 改进了使用 Matplotlib 绘制边颜色和标签的功能

  • 还有更多内容，请参见 https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.0

示例#

  • 更新以兼容 networkx-1.0 API

  • 图子类示例

NetworkX 0.99#

发布日期：2008年11月18日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

此版本对图 API 的部分内容进行了重大更改。参见 http://networkx.lanl.gov/reference/api_changes.html

  • 更新 Graph 和 DiGraph 类以默认使用加权图。API 更改旨在提高性能和简化代码。

  • 新增 MultiGraph 和 MultiDiGraph 类（替换 XGraph 和 XDiGraph）

  • 更新以使用 Sphinx 文档系统 http://networkx.lanl.gov/

  • 开发者网站：https://networkx.lanl.gov/trac/

  • 实验性 LabeledGraph 和 LabeledDiGraph 类

  • 将包和文件布局移动到子目录中。

错误修复#

  • 正确处理 draw_graphviz 的 root= 选项

示例#

  • 更新以兼容 networkx-0.99 API

  • 绘图示例现在使用 matplotlib.pyplot 接口

  • 改进了许多示例中的绘图效果

  • 新示例 - 参见 http://networkx.lanl.gov/examples/

NetworkX 0.37#

发布日期：2008年8月17日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

NetworkX 现在需要 Python 2.4 或更高版本才能实现完整功能。

新功能#

  • 使用 Matplotlib 绘图时支持边着色和节点线宽

  • 更新 pydot 函数以兼容 pydot-1.0.2

  • 最大权匹配算法

  • 用于 3D OpenGL 布局和绘图的 Ubigraph 接口

  • Pajek 图文件格式读取器和写入器

  • p2g 图文件格式读取器和写入器

  • 拓扑排序中的二级排序

错误修复#

  • GML 写入器更好地处理边数据

  • 修复了默认数据为 None 的 XGraph 的边介数计算

  • 处理 Matplotlib 版本字符串（允许“pre”）

  • PyGraphviz 接口 (to_agraph()) 现在支持平行边

  • 修复了从带有多条边的 XGraph 复制到 XGraph 的错误

  • 使用 SciPy 稀疏 lil 矩阵格式而不是 coo 格式

  • 澄清 Barabasi-Albert 模型的模糊情况

  • 使用 Matplotlib 绘制彩色节点和边时更好地处理颜色映射

  • 修复 layout.py 中的错误处理

示例#

  • 展示 3D 绘图的 Ubigraph 示例

NetworkX 0.36#

发布日期：2008年1月13日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • GML 格式图读取器、测试和示例 (football.py)

  • edge_betweenness() 和 load_betweenness()

错误修复#

  • 移除 pygraphviz 接口的过时部分

  • 改进对 Matplotlib 版本字符串的处理

  • write_dot() 现在可以写入平行边和自环

  • is_bipartite() 和 bipartite_color() 修复

  • 使用 random.shuffle() 加速配置模型

  • 使用指定节点列表进行转换现在可以正常工作

  • vf2 同构检查器更新

NetworkX 0.35.1#

发布日期：2007年7月27日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

小型更新，修复 import readwrite 问题并保持 Python2.3 兼容性。

NetworkX 0.35#

发布日期：2007年7月22日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 强连通分量算法。

  • Brandes 介数中心性算法（加权和非加权版本）

  • 加权图的接近中心性

  • dfs_preorder, dfs_postorder, dfs_tree, dfs_successor, dfs_predecessor

  • GraphML、LEDA、sparse6 和 graph6 格式的读取器。

  • 允许将 graphviz_layout 中的参数直接传递给 graphviz

错误修复#

  • 更详细的安装说明

  • 替换了 dfs_preorder, dfs_postorder (参见 search.py)

  • 允许在 spectral_layout 中设置初始节点位置

  • 尝试绘制空图时不会报告错误

  • 当使用元组作为节点时正确报告错误 #114

  • 处理从不完整的 dict-of-dict 数据进行的转换

NetworkX 0.34#

发布日期：2007年4月12日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 图类的基准测试

  • Brandes 介数中心性算法

  • Dijkstra 前驱和距离算法

  • 用于将 DIA 图转换为 NetworkX 的 xslt 脚本

  • number_of_edges(u,v) 计算节点 u 和 v 之间的边数

  • 使用 python setup_egg.py test 运行测试（需要 setuptools），否则使用 python -c “import networkx; networkx.test()”

  • 使用 vf2 算法的 is_isomorphic() 函数

错误修复#

  • neighbors() 提速

  • 简化了 Dijkstra 算法代码

  • 改进了最短路径的异常处理

  • 如果不存在边 u-v，则 get_edge(u,v) 返回 None（而不是引发异常）

  • 修复了 floyd_warshall_array 处理负权重的问题

  • 修复了图集中的坏 G467、文档和 unittest 问题

  • 不要在 numpy 或 scipy 稀疏邻接矩阵中放入 nan 值

  • 处理 get_edge() 异常（如果不存在边则返回 None）

  • 在许多地方移除了多余的 kwds 参数

  • 转换为多重图的 dict of lists 时不重复计算边

  • 允许将元组传递给 get_edge()

  • 节点/边介数参数顺序错误

  • XGraph 的边介数计算不会失败

  • 对于不在图中的节点，在 edges_* 和 degree_* 函数中不抛出异常（而是静默忽略）

NetworkX 0.33#

发布日期：2006年11月27日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 使用指定的颜色映射绘制边

  • Floyd 全源最短路径算法的更高效版本

  • 仅使用 numpy，Numeric 已弃用

  • 在源代码包中包含测试 (networkx/tests)

  • 在源代码包中包含文档 (doc)

  • 测试现在可以通过以下方式运行
    >>> import networkx
>>> networkx.test()

错误修复#

  • read_gpickle 现在在 Windows 上可以正常工作

  • 将大型模块重构为更小的代码文件

  • degree(nbunch) 现在按照 nbunch 的相同顺序返回度

  • degree() 现在适用于 multiedges=True 的情况

  • 更新 node_boundary 和 edge_boundary 以提高效率

  • 编辑了图类文档，现在主要位于 info.py 中

示例#

  • 使用颜色映射绘制边

NetworkX 0.32#

发布日期：2006年9月29日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 更新以兼容 numpy-1.0x

  • 使 egg 使用可选：使用 python setup_egg.py bdist_egg 构建 egg

  • 二部图生成器和函数

  • 树和森林的实验性类

  • 支持新的 pygraphviz 更新（在 nx_agraph.py 中），有关 pygraphviz 详情，请参见 http://networkx.lanl.gov/pygraphviz/

错误修复#

  • 在 triangles 函数中正确处理特殊情况

  • 文档中的拼写错误

  • 在 shortest_path 和 shortest_path_length 中处理特殊情况，允许使用 cutoff 参数设置最大搜索深度

  • 更新示例：erdos_renyi.py, miles.py, roget,py, eigenvalues.py

示例#

  • 期望度序列

  • 新的 pygraphviz 接口

NetworkX 0.31#

发布日期：2006年7月20日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 任意节点重新标记（使用 relabel_nodes）

  • 将 NetworkX 图转换为/从 Python dict/list 类型、numpy 矩阵或数组类型以及 scipy_sparse_matrix 类型

  • 具有给定期望度序列的随机图生成器

错误修复#

  • 允许使用 pylab 绘制没有边的图

  • 在 dijkstra 中使用更快的 heapq

  • 如果 X windows 不可用，不报错

示例#

  • 更新绘图示例

NetworkX 0.30#

发布日期：2006年6月23日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 更新以兼容 Python 2.5

  • shortest_path 和 Dijkstra 的双向版本

  • single_source_shortest_path 和 all_pairs_shortest_path

  • s-metric 和生成最大 s-metric 图的实验代码

  • double_edge_swap 和 connected_double_edge_swap

  • Floyd 全源最短路径算法

  • 读取和写入 unicode 图数据到文本文件

  • 读取和写入 YAML 格式文本文件，http://yaml.org

错误修复#

  • 性能改进（更快的 subgraph, is_connected 版本）

  • 添加了累积分布和修改了离散分布工具

  • 如果将 DiGraphs 发送到 connected_components 例程，报告错误

  • 在许多导致混淆的函数中移除了 with_labels 关键字参数

  • shortest_path 例程中的函数名更改

  • 更合理的 nbunch（节点集合）内部处理，如果 nbunch 不是节点或可迭代对象，则引发异常

  • io.py 中更好的关键字处理允许读取多个图

  • 在图布局和绘图中不要混合 Numeric 和 numpy 数组

  • 重绘图布局时避免自动缩放 matplotlib 轴

示例#

  • unicode 节点标签

NetworkX 0.29#

发布日期：2006年4月28日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 用于阈值图的介数、特征值、特征向量和谱投影算法

  • 在可用时使用 numpy

  • dense_gnm_random_graph 生成器

  • 一些有向图的生成器：Krapivsky 和 Redner 的 GN、GNR 和 GNC 模型

  • 网格图生成器现在按索引元组标记。用于处理标签的辅助函数。

  • relabel_nodes_with_function

错误修复#

  • 介数中心性现在正确使用 Brandes 定义，并且在主循环外提供了标准化选项

  • 空图现在标记为 empty_graph(n)

  • shortest_path_length 使用了 python2.4 的生成器特性

  • degree_sequence_tree 差一错误导致非连续标记

  • 移除 periodic_grid_2d_graph，改用带有 periodic=True 参数的 grid_2d_graph

NetworkX 0.28#

发布日期：2006年3月13日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • 选项：按照指定顺序构建拉普拉斯矩阵的行和列

  • convert_node_labels_to_integers 中的选项：使用排序顺序

  • predecessor(G,n) 函数，返回一个字典，其中包含从节点 n 开始的图 G 的广度优先搜索中节点的直接前驱。 https://networkx.lanl.gov/trac/ticket/26

示例#

错误修复#

  • 调整了随机图的名称。

    • erdos_renyi_graph=binomial_graph=gnp_graph：n 个节点，边概率为 p

    • gnm_graph：n 个节点和 m 条边

    • fast_gnp_random_graph：用于稀疏图的 gnp（小 p）

  • 文档中包含 Barabási, Bollobás, Erdős 和 Rényi 的正确 UTF-8 编码拼写

  • 通过在 networkx.paths 中使用更快的 BFS 算法，提高了 connected_components 和相关函数的计算速度 https://networkx.lanl.gov/trac/ticket/27

  • 使用 multiedges=True 的 XGraph 和 XDiGraph 在 delete_edge 时产生错误

  • 清理了 docstring 错误

  • 标准化了一些图的名称，以生成表示调用序列的字符串

NetworkX 0.27#

发布日期：2006年2月5日

参见：https://networkx.lanl.gov/trac/timeline

新功能#

  • sparse_binomial_graph：用于稀疏随机图的更快图生成器

  • io.py 中的读取/写入例程现在支持 XGraph() 类型以及 gzip 和 bzip2 文件

  • 读/写例程的可选类型映射，允许在读取时即时转换节点和边的数据类型

  • 关于有向图以及 neighbors() 和 edges() 定义的重大更改。对于有向图，edges=out_edges。Neighbors 现在返回一个邻居节点列表，对于带有平行边的图，列表中可能包含重复项。参见 https://networkx.lanl.gov/trac/ticket/24

  • 为有向图添加了 out_edges, in_edges 以及相应的 out_neighbors 和 in_neighbors 函数。对于有向图，edges=out_edges。

示例#

  • Minard 关于拿破仑俄罗斯战役的数据

错误修复#

  • XGraph(multiedges=True) 的 get_edge() 返回边列表的副本

NetworkX 0.26#

发布日期：2006年1月6日

新功能#

  • 更简单的使用 pylab 绘图的接口

  • G.info(node=None) 函数返回关于图或节点的简短信息

  • adj_matrix 现在接受可选的 nodelist 参数，以强制指定矩阵的行/列顺序

  • 可选的 pygraphviz 和 pydot 接口现在可以作为“graphviz”调用，优先使用 pygraphviz。使用 draw_graphviz(G)。

示例#

  • 几个新的示例展示了如何绘制具有不同节点、边和标签属性的图

错误修复#

  • 所有图的默认数据类型现在是 None（以前是整数 1）

  • add_nodes_from 现在在添加的节点已存在时不会删除边

  • 为生成的图添加了缺失的名称

  • 图中节点的索引默认从零开始（以前是 1）

NetworkX 0.25#

发布日期：2005年12月5日

新功能#

示例#

  • 邮件示例展示了如何使用 XDiGraph 并将 Python 对象作为边数据

文档#

  • 重新格式化菜单，对 Readme 进行小修改，改进样式表

错误修复#

  • 在所有情况下使用 create_using= 而不是 result= 关键字参数指定图类型

  • 聚类算法中度为 0 和 1 的节点缺少权重

  • 配置模型现在使用 XGraph，返回一个与输入序列具有相同度序列的图

  • 修复了 Dijkstra 优先级队列

  • 修复了非递归 toposort 和 is_directed_acyclic graph 函数

NetworkX 0.24#

发布日期：2005年8月20日

错误修复#

  • 更新了 Dijkstra 算法代码

  • dfs_successor 现在调用正确的搜索方法

  • 为兼容 python2.3，将 DiGraph.reverse() 改为使用列表推导

  • 修复了 Barabasi-Albert 图生成器

  • 即使不允许平行边，尝试添加自环也应该添加节点

NetworkX 0.23#

发布日期：2005年7月14日

NetworkX 网站位置已更改

http://networkx.lanl.gov/ - 主要文档网站 http://networkx.lanl.gov/svn/ - subversion 源代码仓库 https://networkx.lanl.gov/trac/ - bug 跟踪和信息

重要变更#

NetworkX 中的命名约定已更改。包名“NX”现在是“networkx”。

建议的导入 NetworkX 包的方式有

  • import networkx

  • import networkx as NX

  • from networkx import *

新功能#

  • DiGraph reverse 函数

  • 图生成器

    • watts_strogatz_graph 现在使用重新布线方法

    • 旧的 watts_strogatz_graph -> newman_watts_strogatz_graph

示例#

文档#

错误修复#

  • 修复了 io.py 中用于读取 DiGraphs 的逻辑错误。

  • 基于路径的中心性度量（介数、接近性）已修改，使其适用于非连通图，并产生与分别考虑每个连通分量相同的结果。

NetworkX 0.22#

发布日期：2005年6月17日

新功能#

  • 拓扑排序，有向无环图 (DAG) 检测

  • Dijkstra 加权图最短路径算法

  • 用于绘图的 dim=n 多维布局

  • 使用 vtk 进行 3D 渲染演示

  • 图生成器

    • random_powerlaw_tree

    • dorogovtsev_goltsev_mendes_graph

示例#

  • 凯文·培根电影演员图：Examples/kevin_bacon.py

  • 计算图拉普拉斯矩阵的特征值：Examples/eigenvalues.py

  • 小型图集：Examples/atlas.py

文档#

  • 重写安装脚本，将文档和测试安装到指定的文档目录

错误修复#

  • 处理 edges() 函数调用中非节点、非可迭代对象作为参数的情况。

  • truncated_tetrahedral_graph 算法存在明显错误

  • 介数中心性代码提速

  • bfs_path_length 现在返回正确的长度

  • 捕捉搜索目标不在源节点连通分量中的错误

  • 代码清理，将内部函数标记为 _name

  • 将导入语句行改为始终使用“import NX”以保护命名空间

  • 增加了其他少量错误修复和测试

在本页上