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#

请参阅：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#

请参阅：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。 这是我们的第一个仅支持Python 3的版本。

发布说明#

请参阅：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#

请参阅：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#

请参阅：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，不再支持Python 3.3。

请参阅：从1.X迁移到2.0的迁移指南 。

发布说明#

请参阅：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，不再支持Python 3.2。

亮点#

Pydot功能现在使用pydotplus。 修复了一些机器上的安装问题，并在appveyor上进行了测试。 恢复了布局例程的默认中心和比例。 修复了包括示例中没有符号链接在内的各种文档问题。 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

在此版本中放弃了对Python 2.6的支持。

亮点#

  • 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

    • Hopcraft–Karp算法用于最大匹配

    • 最佳分支和树。

    • all_simple_paths

  • 从GML读取器/解析器中移除了对pyparsing的依赖

  • 改进了流算法

  • 与展开图相关的新生成器。

  • 多部图、非同构树、循环图的新生成器

  • 允许图子类使用类似字典的对象代替字典

  • 添加了有序图子类

  • 添加了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

  • 为节点子集扩展了布局灵活性

  • Kanesky的切割集和k组件算法

  • 图的幂函数

  • 节点连通性的近似

  • 传递闭包、三元统计和反链

  • 商图和子图

  • DAGS的最长路径

  • 模块矩阵例程

API更改#

请参阅：NetworkX 1.10 。

NetworkX 1.9.1#

发布日期：2014年9月13日

用于修复安装和文档问题的小版本发布。

NetworkX 1.9#

发布日期：2014年6月21日

在此版本中放弃了对Python 3.1的支持。

亮点#

  • 完全重写的最大流和基于流的连通性算法，具有不兼容的接口

  • 社区图生成器

  • Stoer-Wagner最小割算法

  • 线性时间欧拉回路算法

  • 线性代数包更改为使用SciPy稀疏矩阵

  • 代数连接性，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更改#

请参阅：NetworkX 1.9 。

NetworkX 1.8.1#

发布日期：2013年8月4日

修复了源代码打包中缺少文件的错误发布。

NetworkX 1.8#

发布日期：2013年7月28日

亮点#

  • 更快（线性时间）的图形测试和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

  • 更灵活的加权投影的二部图

  • 更快的拓扑排序，有向无环图的后代和祖先

  • 强制定向布局的缩放参数

错误修复#

  • 有向图的平均加权连通性错误，带自环的正确归一化拉普拉斯，单节点图的介数加载，dfs/bfs树中缺少孤立节点，使用l1归一化HITS，处理带自环图的密度

  • 更清晰地处理Matplotlib中当前图形的状态，Pajek文件现在不再写入麻烦的标题行，GEXF文件的默认alpha值，从yEd GraphML读取曲线边缘

有关此版本中关闭的问题（新增功能和错误修复）的详细信息，请参见：networkx/networkx#issues

API更改#

请参阅：NetworkX 1.8

NetworkX 1.7#

发布日期：2012年7月4日

亮点#

  • 用于k-团社区查找、流层次结构、并集、不相交并集、组合和交集运算符的新函数，这些函数适用于图列表，并创建二部图的双向邻接矩阵。

  • 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。

有关此版本中关闭的问题（新增功能和错误修复）的详细信息，请参见： https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.7

API更改#

请参阅：NetworkX 1.7

NetworkX 1.6#

发布日期：2011年11月20日

亮点#

用于查找关节点、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通达性、查找k-团社区以及编写JSON格式输出的新函数。

使用D3 JavaScript库进行绘图的新示例，以及使用Cuthill-McKee算法对矩阵进行排序。 更节省内存的电流流介数的实现以及电流流介数和最短路径介数的新近似算法。

简化了对使用权重/成本/值的算法中的“weight”属性的处理。请参阅:doc:api_1.6 。

更新了所有代码，使其能够与PyPy Python实现http://pypy.org一起工作，这样可以在许多算法上获得更快的性能。

有关此版本关闭的所有票据的详细信息（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更改#

请参阅:doc:api_1.6

NetworkX 1.5#

发布日期：2011年6月4日

有关此版本关闭的所有票据的详细信息，请参见： https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.5

亮点#

新功能#

API更改#

请参阅:doc:api_1.5

错误修复#

NetworkX 1.4#

发布日期：2011年1月23日

新功能#

API更改#

  • :mod:` gnp_random_graph() <networkx.generators.random_graphs> `现在接受一个 directed=True|False 关键字，而不是create_using

  • :mod:` gnm_random_graph() <networkx.generators.random_graphs> `现在接受一个 directed=True|False 关键字，而不是create_using

错误修复#

NetworkX 1.3#

发布日期：2010年8月28日

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

新功能#

  • 与Python版本2.6, 2.7, 3.1和3.2兼容（但不兼容2.4和2.5）。

  • :mod:` 最小成本流算法 <networkx.algorithms.flow> `

  • :mod:` Bellman-Ford最短路径 <networkx.algorithms.shortest_paths.weighted> `

  • :mod:` GraphML读取器和写入器 <networkx.readwrite.graphml> `

API更改#

  • :mod:` minimum_spanning_tree() 现在返回一个NetworkX图（树或森林） <networkx.algorithms.mst> `

Bug修复#

NetworkX 1.2#

发布日期：2010年7月28日

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

新功能#

  • :mod:` Ford-Fulkerson 最大流和最小割 <networkx.algorithms.flow> `

  • :mod:` 接近中心性 <networkx.algorithms.vitality> `

  • :mod:` 欧拉回路 <networkx.algorithms.euler> `

  • :mod:` 孤立点函数 <networkx.algorithms.isolates> `

  • :mod:` 更简单的s_max生成器 <networkx.generators.degree_seq> `

  • 兼容IronPython-2.6

  • 改进的测试功能：import networkx; networkx.test() 测试整个包并跳过缺少的可选包的测试

  • 所有测试都适用于Python-2.4

  • 更多内容，请参见 https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.2

NetworkX 1.1#

发布日期：2010年4月21日

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

新功能#

  • :mod:` 寻找图循环基的算法 <networkx.algorithms.cycles> `

  • :mod:` 块建模 <networkx.algorithms.block> `

  • :mod:` 同配性和混合矩阵 <networkx.algorithms.mixing> `

  • :mod:` 入度和出度中心性 <networkx.algorithms.centrality.degree> `

  • :mod:` 吸引组件 <networkx.algorithms.components.attracting> 和 :mod: 凝聚 <networkx.algorithms.components.strongly_connected> `

  • :mod:` 弱连通组件 <networkx.algorithms.components.weakly_connected> `

  • :mod:` 更简单的最短路径算法接口 <networkx.algorithms.shortest_paths.generic> `

  • :mod:` 边列表格式用于读取和写入带属性的数据 <networkx.readwrite.edgelist> `

  • :mod:` 属性矩阵 <networkx.linalg.spectrum> `

  • :mod:` GML读取器用于嵌套属性 <networkx.readwrite.gml> `

  • 电流流（随机游走） :mod:` 介数 <networkx.algorithms.centrality.current_flow_betweenness> 和 :mod: 接近度 <networkx.algorithms.centrality.current_flow_closeness> `

  • :mod:` 有向配置模型 <networkx.generators.degree_seq> 和 :mod: 有向随机图模型 <networkx.generators.random_graphs> `

  • 改进了绘图、最短路径和其他算法的文档

  • 更多测试，可通过”import networkx; networkx.test()”运行

  • 更多内容，请参见 https://networkx.lanl.gov/trac/query?status=closed&group=milestone&milestone=networkx-1.1

API更改#

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，以前有一个with_labels关键字，现在不再需要。例如，

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

请求单个节点的度仍然会返回一个数字

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

以下现在默认返回字典（而不是列表），并且已删除with_labels关键字：

  • :meth:` Graph.degree `,

    :meth:` MultiGraph.degree , :meth: DiGraph.degree , :meth: DiGraph.in_degree , :meth: DiGraph.out_degree , :meth: MultiDiGraph.degree , :meth: MultiDiGraph.in_degree , :meth: MultiDiGraph.out_degree `.

  • :func:` clustering `,

    :func:` triangles `

  • :func:` node_clique_number `,

    :func:` number_of_cliques , :func: cliques_containing_node `

  • :func:` eccentricity `

以下现在默认返回字典（而不是列表）

  • :func:` pagerank `

  • :func:` hits`

添加节点#

add_nodes_from 现在接受 (node, attrdict) 两元组

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

示例#

错误修复#

  • 支持具有并集、交集和其他图操作的图属性

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

  • 在更多操作中处理多重图（例如union）

  • 处理带有双引号标签的pydot

  • 正确为无向图规范化betweenness_centrality

  • 通过l2范数规范化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

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

修复了manifest中缺少setup.py的bug。

NetworkX 1.0#

发布日期：2010年1月8日

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

新功能#

此版本对图API的部分进行了重大更改，以允许图、节点和边属性。 请参阅 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（之前是整数1）

  • 差异和交集运算符

  • 平均最短路径

  • A*（A-Star）算法

  • PageRank、HITS和eigenvector centrality

  • 读取Pajek文件

  • 线图

  • 最小生成树（Kruskal算法）

  • 稠密和稀疏Fruchterman-Reingold布局

  • 随机聚类图生成器

  • 有向无标度图生成器

示例#

  • 更新以适配networkx-1.0 API

  • 图子类示例

NetworkX 0.99#

发布日期：2008年11月18日

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

新功能#

此版本对图API的部分进行了重大更改。 请参阅 http://networkx.lanl.gov/reference/api_changes.html

  • 更新Graph和DiGraph类以使用加权图作为默认值 为了提高性能和代码简洁性而进行的API更改。

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

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

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

  • 实验性的LabeledGraph和LabeledDiGraph

  • 将包和文件布局移至子目录。

Bug修复#

  • 正确处理root=选项以正确绘制图形

示例#

  • 更新以适配networkx-0.99 API

  • 绘图示例现在使用matplotlib.pyplot接口

  • 在许多示例中改进了绘图

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

NetworkX 0.37#

发布日期：2008年8月17日

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

NetworkX现在需要Python 2.4或更高版本才能实现全部功能。

新功能#

  • 使用Matplotlib绘图进行边缘着色和节点线宽

  • 更新pydot函数以适配pydot-1.0.2

  • 最大权重匹配算法

  • 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

  • 拓扑排序中的次要排序

Bug修复#

  • 通过GML写入器更好地处理边缘数据

  • 修复了XGraph默认数据为None时的边介数问题

  • 处理Matplotlib版本字符串（允许“pre”）

  • PyGraphviz接口（to_agraph()）现在处理平行边

  • 修复了从XGraph到具有多重边的XGraph的复制错误

  • 使用SciPy稀疏lil矩阵格式代替coo格式

  • 清理Barabasi-Albert模型的模糊情况

  • 在绘制彩色节点和边缘时更好地处理Matplotlib的颜色映射

  • 修复了layout.py中的错误处理

示例#

  • Ubigraph示例展示3D绘图

NetworkX 0.36#

发布日期：2008年1月13日

查看：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()

Bug修复#

  • 删除pygraphviz接口的过时部分

  • 改进Matplotlib版本字符串的处理

  • write_dot()现在写入平行边和自环

  • is_bipartite()和bipartite_color()修复

  • 使用random.shuffle()加速配置模型

  • 指定节点列表进行转换现在能够正确工作

  • vf2同构检查器更新

NetworkX 0.35.1#

发布日期：2007年7月27日

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

小更新，修复了导入读写问题，并保持Python2.3兼容性。

NetworkX 0.35#

发布日期：2007年7月22日

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

新特性#

  • 强连通分量的算法。

  • 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。

  • 允许直接将参数传递给graphviz的graphviz_layout

Bug修复#

  • 更详细的安装说明

  • 替换了dfs_preorder，dfs_postorder（请参阅search.py）

  • 允许在spectral_layout中传递初始节点位置

  • 尝试绘制空图时不报错

  • 当使用元组作为节点时正确报告错误 #114

  • 处理从不完整的字典数据转换而来的情况

NetworkX 0.34#

发布日期：2007年4月12日

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

新特性#

  • 图类的基准测试

  • Brandes介数中心性算法

  • Dijkstra前驱和距离算法

  • xslt将DIA图转换为NetworkX

  • 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()

Bug修复#

  • 邻居函数neighbors()的加速

  • 简化的Dijkstra算法代码

  • 最短路径的更好异常处理

  • 如果没有边u-v，则get_edge(u,v)返回None（而不是异常）

  • 负权重的floyd_warshall_array修复

  • 用于图谱的错误G467、文档和单元测试修复

  • 不要在numpy或scipy稀疏邻接矩阵中放入nans

  • 处理get_edge()异常（如果没有边，则返回None）

  • 在许多地方删除额外的kwds参数

  • 在多重图转换为字典列表时不要多次计算边

  • 允许将元组传递给get_edge()

  • 节点/边介数中的错误参数顺序

  • 边介数不会因XGraph而失败

  • 在edges_*和degree_*中，对于不在图中的节点不会抛出异常（而是静默忽略）

NetworkX 0.33#

发布日期：2006年11月27日

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

新特性#

  • 使用指定的colormap绘制边

  • 所有节点对最短路径的更高效版本的Floyd算法

  • 仅使用numpy，Numeric已被弃用

  • 在源包中包含测试（networkx/tests）

  • 在源包中包含文档（doc）

  • 现在可以运行测试
    >>> import networkx
>>> networkx.test()

Bug修复#

  • read_gpickle现在在Windows上可以正常工作

  • 将大模块重构为更小的代码文件

  • degree(nbunch) 现在返回与 nbunch 相同顺序的度

  • 当 multiedges=True 时，degree() 现在可用

  • 为了提高效率，更新了 node_boundary 和 edge_boundary

  • 编辑了图类的文档，现在主要在 info.py 中

示例#

  • 使用colormap绘制边缘

NetworkX 0.32#

发布日期：2006年9月29日

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

新特性#

  • 更新以适配 numpy-1.0x

  • 使egg的使用变为可选项：使用python setup_egg.py bdist_egg来构建egg

  • 为二分图提供生成器和函数

  • 用于树和森林的实验性类

  • 支持新的pygraphviz更新（在nx_agraph.py中），请查看 http://networkx.lanl.gov/pygraphviz/ 了解pygraphviz的详细信息

Bug修复#

  • 在三角形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 中正确处理特殊情况， 允许截止参数以搜索的最大深度

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

示例#

  • 预期度序列

  • 新的pygraphviz接口

NetworkX 0.31#

发布日期：2006年7月20日

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

新特性#

  • 任意节点重标记（使用relabel_nodes）

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

  • 生成具有给定预期度序列的随机图的生成器

Bug修复#

  • 使用pylab绘制没有边的图

  • 在dijkstra中使用更快的heapq

  • 如果X窗口不可用，则不报错

示例#

  • 更新绘图示例

NetworkX 0.30#

发布日期：2006年6月23日

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

新特性#

  • 更新以适配Python 2.5

  • shortest_path 和 Dijkstra 的双向版本

  • single_source_shortest_path 和 all_pairs_shortest_path

  • s-度量和生成最大 s-度量图的实验性代码

  • double_edge_swap 和 connected_double_edge_swap

  • Floyd算法用于所有对最短路径

  • 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

Bug修复#

  • 速度改进（更快的subgraph、is_connected版本）

  • 添加累积分布和修改的离散分布工具

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

  • 在许多函数中删除了with_labels关键字，因为它引起混淆

  • 在 shortest_path 例程中更改函数名称

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

  • 在io.py中更好地处理关键字，允许读取多个图

  • 不要在图布局和绘图中混合Numeric和numpy数组

    • 避免在重新绘制图形布局时自动重新调整matplotlib轴

示例#

  • Unicode节点标签

NetworkX 0.29#

发布日期：2006年4月28日

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

新功能#

  • 介数、特征值、特征向量和阈值图谱的算法

  • 在可用时使用numpy

  • dense_gnm_random_graph 生成器

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

  • 网格图生成器现在按索引元组标记。用于操作标签的辅助函数。

  • relabel_nodes_with_function

错误修复#

  • 介数中心性现在正确使用Brandes定义，并在主循环外具有归一化选项

  • 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 一个偏差导致了非连续标记

  • periodic_grid_2d_graph 已移除，改用带有 periodic=True 的 grid_2d_graph

NetworkX 0.28#

发布日期：2006年3月13日

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

新功能#

  • 选项以指定顺序构造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) 函数返回从节点n开始对G进行广度优先搜索的前驱节点字典 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：稀疏图的gnp（小p）

  • 文档中正确拼写了Barabási、Bollobás、Erdős和Rényi的UTF-8编码

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

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

  • 清理了文档字符串错误

  • 规范化了一些图的名称，以生成表示调用顺序的字符串

NetworkX 0.27#

发布日期：2006年2月5日

查看：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/写入例程现在处理 XGraph() 类型和 gzip、bzip2 文件

  • 读取/写入例程的可选类型映射，允许在读取时对节点和边数据类型进行即时转换

  • 与有向图和 neighbors()、edges() 定义相关的重大更改。对于有向图，edges=out_edges。 现在，Neighbors返回一个包含可能重复的相邻节点列表，适用于具有平行边的图形 请参阅https://networkx.lanl.gov/trac/ticket/24

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

示例#

  • Minard的拿破仑俄国战役数据

错误修复#

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

NetworkX 0.26#

发布日期：2006年1月6日

新特性#

  • 使用pylab进行绘图的简化接口

  • G.info(node=None)函数返回有关图形或节点的简要信息

  • adj_matrix现在接受可选的nodelist以强制矩阵中行/列的顺序

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

示例#

  • 几个新示例展示如何绘制具有各种节点、边和标签属性的图形

错误修复#

  • 所有图形的默认数据类型现在为None（之前为整数1）

  • 如果已添加节点，则add_nodes_from现在不会删除边

  • 为生成的图形添加了缺失的名称

  • 图形中节点的索引现在默认从零开始（之前为1）

NetworkX 0.25#

发布日期：2005年12月5日

新特性#

示例#

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

文档#

  • 重新格式化菜单，对Readme进行了微小更改，改进了样式表

错误修复#

  • 在所有情况下，使用create_using=而不是result=关键字来指定图形类型

  • 在聚类中，度为0和1的节点缺少权重

  • 配置模型现在使用XGraph，返回具有与输入序列相同度序列的图形

  • 修复了Dijkstra优先队列

  • 修复了非递归的拓扑排序和有向无环图

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

  • 为了与Python 2.3兼容性，DiGraph.reverse()中改为列表推导

  • 修复了Barabasi-Albert图生成器

  • 尝试添加自环应该添加节点，即使不允许平行边

NetworkX 0.23#

发布日期：2005年7月14日

NetworkX的网址已更改：

http://networkx.lanl.gov/ - 主要文档站点 http://networkx.lanl.gov/svn/ - 子版本源代码库 https://networkx.lanl.gov/trac/ - 缺陷跟踪和信息

重要更改#

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

导入NetworkX包的建议方法为

  • import networkx

  • import networkx as NX

  • from networkx import *

新功能#

  • 有向图反转

  • 图生成器

    • watts_strogatz_graph现在采用了重连方法

    • 旧的watts_strogatz_graph->newman_watts_strogatz_graph

示例#

文档#

  • 更改以反映NX-networkx更改

  • 主站点现在是https://networkx.lanl.gov/

错误修复#

  • 修复了io.py中读取有向图的逻辑。

  • 基于路径的中心度测量（介数、接近度）已修改，使其适用于非连通图，并产生与将每个连通分量分别考虑时相同的结果。

NetworkX 0.22#

发布日期：2005年6月17日

新功能#

  • 拓扑排序，测试有向无环图（DAGs）

  • Dijkstra算法用于加权图中的最短路径

  • 具有dim=n的多维布局用于绘图

  • 使用vtk进行的3D渲染演示

  • 图生成器

    • random_powerlaw_tree

    • dorogovtsev_goltsev_mendes_graph

示例#

  • Kevin Bacon电影演员图：Examples/kevin_bacon.py

  • 计算图拉普拉斯特征值：Examples/eigenvalues.py

  • 小图集合：Examples/atlas.py

文档#

  • 重写设置脚本以安装文档和测试到指定的文档目录

错误修复#

  • 处理对具有非节点、非可迭代项的edges()的调用。

  • truncated_tetrahedral_graph完全错误

  • 加速介数中心度代码

  • bfs_path_length现在返回正确的长度

  • 如果搜索目标不在源连接组件中，则捕获错误

  • 代码清理以使用_name标记内部函数

  • 更改导入语句行，始终使用“import NX”以保护名称空间

  • 添加其他次要错误修复和测试

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