1、本资源针对SiouxFalls交通网络，基于Frank Wolfe算法，求解交通分配用户均衡模型。 2、UE.py为代码；Link.csv为边信息；Node.csv为节点信息（未用到，其中包括节点坐标）；OD.csv表示OD流量需求；此外包括网络均衡结果.csv。 3、用户均衡，表示没有用户可以通过单方面改变出行路径，从而降低出行费用。 4、本资源代码逻辑较为明确，便于阅读、学习。

可视化双层网络，上下层是相同节点，可建模同一群人在不同领域的社交情况。 【解压，找到电脑中已安装的multinetx文件夹，替换成我的即可】 详细讲解描述可查看：http://t.csdn.cn/GGmPq

[root@appsrv ~]# ls anaconda-ks.cfg openvswitch-2.5.0-2.el7.x86_64.rpm distribution-karaf-0.6.0-Carbon.zip python-networkx-1.8.1-12.el7.noarch.rpm mininet-2.2.2-2.el7.x86_64.rpm python-networkx-core-1.8.1-12.el7.noarch.rpm Centos搭建SDN看主页

用NetworkX生成并绘制（带权）无向图.doc

networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。 对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性，属性称作边和顶点的数据，每一个属性都是一个Key:Value对。 一，创建图 在创建图之前，需要导入networkx模块，通常设置别名为nx；如果创建的图中，顶点之间的边没有方向，那么该图称作无向图

python写的复杂网络工具networkx的使用介绍以及安装说明

StellarGraph机器学习库 StellarGraph是一个Python库，用于在上进行机器学习。 目录 介绍 StellarGraph库提供了用于的最新算法，可轻松发现模式并回答有关图结构数据的问题。 它可以解决许多机器学习任务： 节点和边缘的表示学习，用于可视化和各种下游机器学习任务； 或边的； 整个图的分类； 链接预测； [8]。 图结构化数据将实体表示为节点（或顶点），并将它们之间的关系表示为边（或链接），并且可以将与其中任一实体关联的数据表示为属性。 例如，一个图可以包含人作为节点，而人与人之间的友谊则作为链接，以及诸如人的年龄和建立友谊的日期之类的数据。 StellarGraph支持多种图形的分析： 同构的（具有一种类型的节点和链接）， 异构的（具有不止一种类型的节点和/或链接） 知识图（具有数千种边类型的极端异构图） 有或没有与节点关联的数据的图 边缘权重的图形 StellarGraph建立在及其Keras以及和。 因此，它是用户友好的，模块化的和可扩展的。 它可以与构建在这些基础之上的代码（例如标准Keras层和流畅地互操作，因此可以轻松扩展S

前言 昨天才开始接触，鼓捣了一个下午，接下来会持续更新，如果哪里有错误的地方，望各位大佬指出，谢谢！ 数据描述 两个文件，一个文件包含了网络图的节点，节点存在类别（0，1，2，3）四类，但是0类别舍去，不画出；另一个文件包含了网络图的边，数据基本特征如下：               图1中，id表示节点，b是类别；图2中，两个数字表示边连接的两个点。 Networkx 安装 我的系统是Mac OS，直接在terminal输入sudo pip install networkx就可以安装，由于代码中涉及几个函数，在python3中会报错，我用python2.7.13实现的 基本使用方法 im

流行的科学仿真python图论及复杂网络库，可以快速的构建所需网络，分析网络拓扑结构，以及实现网络中的传播动力学、博弈等等仿真实验。

基于networkx实现了复杂网络重叠模块度指标，文件的主函数给出了使用方法，以karateclub数据集的分类结果作为示例