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python权重函数 权重函数定义
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如何用python实现网络图节点权重的添加以及如何把一个非连通的大网络图分成多个小网络图
networkx是python的一个库，它为图的数据结构提供算法、生成器以及画图工具。近日在使用ryu进行最短路径获取，可以通过该库来简化工作量。该库采用函数方式进行调用相应的api，其参数类型通常为图对象。
函数API的调用，按照以下步骤来创建构建图：
1.networkx的加载
在python中调用networkx通常只需要将该库导入即可
import networkx as nx
2.图对象的创建
networkx提供了四种基本图对象：Graph，DiGraph，MultiGraph，MultiDiGraph。
使用如下调用方式，可以创建以上四种图对象的空图。
G=nx.Graph()
G=nx.DiGraph()
G=nx.MultiGraph()
G=nx.MultiDiGraph()
在 networkx中，图的各个节点允许以哈希表对象来表示，而对于图中边的各个参量，则可以通过与边相关联的方式来标识，一般而言，对于权重，用weight作为keyword，而对于其他的参数，使用者可以采用任何除weight以外的keyword来命名。
3.在2中，创建的只是一副空图，为了得到一个有节点、有边的图，一般采用下面这个函数：
1
2
G.add_edge(1,2) #default edge data=1
G.add_edge(1,2) #specify edge data=0.9
add_edge()函数，该函数在调用时需要传入两个参数u和v，以及多个可选参数
u和v即图中的两个节点，如果图中不存在节点，在调用时会自动将这两个节点添加入内，同时构建两个节点之间的连接关系，可选参数通常指这条边的权重等关系参量。需要注意的是，如果图中已经存在了这条边，重新进行添加时会对这条边进行跟新操作（也就是覆盖了原有的信息）。
对于该函数，除了上述的构建方式以外，还有以下几种方式来创建边：
1
2
3
G.add_edge(*e) # single edge as tuple of two nodes
G.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7) #using many arguements to create edge
G.add_edges_from( [(1, 2)] ) # add edges from iterable container
有时候，当采用默认方式创建边以后，我们可能还会往边里面添加边的相关参数，这时候，可以采用下面的方式来更新边的信息：
1
2
3
4
5
#For non-string attribute keys, use subscript notation.
G.add_edge(1, 2)
G[1][2].update({0: 5}) #更新边的信息
G.edges[1, 2].update({0: 5}) #更新边的信息
#上述两种更新方式，择一选取即可
细心的朋友可能注意到我在写创建图的内容的时候，提到了add_edges_from（）函数，该函数也是用来创建边的，该方式与add_edges()略有不同，比之add_edges()采用一个一个节点的方式进行创建，它来的更为便利。这个函数在调用时，需要一个节点元组作为参数以及多个可选参数作为边的信息。你可以这么传递：
默认创建节点之间的边：
1
G.add_edges_from([(u,v)])
也可以这么写，在创建的同时添加信息：
1
G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label='WN2898')
通过上述方式，就构建了一个3-4-1的图的连接，并给每条边打上了标签。
由此你就可以创建出自己的图模型了。
相关问答
Q1: average在python中的用法
函数函数是代码的一种组织形式
函数应该能完成一项特定的工作，而且一般一个函数只完成一项工作
有些语言，分函数和过程两个概念，通俗解释是，有返回结果的是函数，无返回结果的叫过程，python不加以区分
函数的使用函数使用需要先定义
使用函数，俗称调用# 定义一个函数
# 只是定义的话不会执行
# 1. def关键字，后跟一个空格
# 2. 函数名，自己定义，起名需要遵循便令命名规则，约定俗成，大驼峰命名只给类用
# 3. 后面括号和冒号不能省，括号内可以有参数
# 4. 函数内所有代码缩进
def func():
print("我是一个函数")
print("爱生活")
print("函数结束了")函数结束了# 函数的调用
# 直接写出函数名字，后面小括号不能省略，括号内内容根据情况
func()我是一个函数
爱生活# 函数定义
def func():
print('A')
print('B')func()A
B
函数的参数和返回值参数：负责给函数传递一些必要的数据或者信息形参(形式参数)：在函数定义的时候用到的参数，没有具体值，只是一个占位符号
实参(实际参数)：在调用函数的时候输入的值
返回值：调用函数的时候的一个执行结果使用return返回结果
如果没有值需要返回，我们推荐使用return None表示函数结束
函数一旦执行return，则函数立即结束
如果函数没有return关键字，则函数默认返回None# 形参和实参的案例
# 参数person只是一个符号
# 调用的时候用另一个
def hello(person):
print("{}，你好吗？".format(person))
return None
p = "小明"
# 调用函数，需要把p作为实参传入
hello(p)小明，你好吗？p = "小五"
hello(p)小五，你好吗？pp = hello("小柒")
print(pp)小柒，你好吗？
None# return案例
def hello(person):
print("{0}，你好吗？".format(person))
return "提前结束！"
print(1)
p = "小明"
rst = hello(p)
print(rst)小明，你好吗？
提前结束！# help负责随时为你提供帮助
help(None) # 等价于help(peint())Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 九九乘法表
# version 1.0
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o + 1): # 内循环，每次从第一个数字开始，打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81help(print)Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 尝试用函数来打印九九乘法表
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o + 1): # 内循环，每次从第一个数字开始，打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()
return None
jiujiu()
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81# 改造上面函数
def printLine(line_num):
'''
line_num；代表行号
打印一行九九乘法表
'''
for i in range(1, line_num + 1):
print(line_num * i, end=" ")
print()
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
printLine(o)
return None
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
参数详解python参考资料：headfirst python - 零基础入门学习python(小甲鱼)、流畅的python - 习题
参数分类普通参数/位置参数
默认参数
关键字参数
收集参数
普通参数c参见上例
定义的时候直接定义变量名
调用的时候直接把变量或者值放入指定位置def 函数名(参数1，参数2，.....):
函数体
# 调用
函数名(value1，value2，......)
# 调用的时候，具体值参考的是位置，按位置赋值
默认参数形参带有默认值
调用的时候，如果没有对相应形参赋值，则使用默认值
Q2: 如何用python计算vwap
VWAP(Volume-Weighted Average Price 成交量加权平均价格)是一个非常重要的经济学量，它代表着金融资产的平均价格。某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大。VMAP就是以成交量为权重计算出来的加权平均
VWAP(Volume-Weighted Average Price 成交量加权平均价格)是一个非常重要的经济学量，它代表着金融资产的”平均“价格。某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大。VMAP就是以成交量为权重计算出来的加权平均值，常用于算法交易。
下面使用python来计算成交量加权平均价格：
1.将数据读入数组。
2.计算VWAP。
view plainprint?
import numpy as np
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)
vwap = np.average(c, weights=v)
print "VMAP =", vwap
//The output is
VWAP = 350.589549353
这样我们就计算出了VWAP，我们仅仅调用了average函数，并将v作为权重参数使用，就完成了VWAP的计算。
Q3: Python基础 numpy中的常见函数有哪些
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
关于python权重函数和权重函数定义的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
