Python NetworkX spectral_layout用法及代碼示例

使用圖拉普拉斯算子的特征向量定位節點。

使用未歸一化的拉普拉斯算子，布局顯示可能的節點簇，它們是比率切割的近似值。如果dim 是維數，則位置是與從第二個開始的遞增特征值對應的dim 特征向量的條目。

參數：

G：NetworkX 圖或節點列表

G 中的每個節點都會分配一個位置。

weight：字符串或無可選(默認='weight')

保存用於邊權重的數值的邊屬性。如果無，則所有邊權重為 1。

scale：數字(默認值：1)

位置的比例因子。

center：類似數組或無

使布局居中的坐標對。

dim：int

布局的維度。

返回：

pos：dict

由節點鍵入的位置字典

注意：

在定位節點時，有向圖將被視為無向圖。

對於較大的圖(>500 個節點)，這將使用 SciPy 稀疏特征值求解器 (ARPACK)。

例子：

>>> G = nx.path_graph(4)
>>> pos = nx.spectral_layout(G)