En primer lugar, los algoritmos no lo ayudan a visualizar, las herramientas y los diagramas lo hacen, esas herramientas pueden tener algoritmos que intentan proporcionar una solución óptima para que visualice.
Las herramientas de visualización para distancias entre los N nodos incluyen pythons Network X, que es gratis, gratis y de código abierto y multiplataforma como es python.
#! / usr / bin / env python
“” ”
Dibuje un gráfico con matplotlib, color por grado.
Debe tener matplotlib para que esto funcione.
“” ”
# Autor: Aric Hagberg ( [correo electrónico protegido] )
- ¿Cómo estudiar efectivamente estructuras de datos y algoritmos? ¿Simplemente memorizo cómo funcionan
- Cómo resolver el problema del "número mínimo de cortes"
- ¿Por qué necesitamos el algoritmo de derivación de porter en Python?
- ¿Cuál es el significado de la complejidad del tiempo pseudo polinomial? Vi que Knapsack se ejecuta en tiempo pseudo polinomial. Leí sobre esto aquí: tiempo pseudo-polinomial pero no puedo seguirlo. Quiero comprender el concepto de tiempo de ejecución pseudo polinomial y cómo se ejecuta la mochila en tiempo de pseudo polinomio.
- ¿Cuál es un buen algoritmo para priorizar mensajes DENTRO de su bandeja de entrada?
tratar:
importar matplotlib.pyplot como plt
excepto:
aumento
importar networkx como nx
G = nx.cycle_graph (24)
pos = nx.spring_layout (G, iteraciones = 200)
nx.draw (G, pos, node_color = range (24), node_size = 800, cmap = plt.cm.Blues)
plt.savefig (“node_colormap.png”) # guardar como png
plt.show () # display
