我非常喜欢matplotlib的极地情节,并且愿意继续使用它(因为我的数据点无论如何都以极坐标给出,我的环境是圆形的).
但是,在图中,我想在特定点添加给定半径的圆.
通常,我会这样做:
ax = plt.subplot(111)
ax.scatter(data)
circle = plt.Circle((0,0), 0.5)
ax.add_artist(circle)
plt.show()
但是,在极坐标中,我不能使用圆,因为它采用直角坐标.
我想出的想法是:生成具有恒定径向坐标的点阵列和[0,2PI]中的角坐标或完全切换到直角坐标.这两种解决方案都不是很令人满意 - 使用matplotlib可以做得更好吗？
谢谢!
前段时间我读到了一般的mininum cut算法,该算法将图形作为输入并删除min.边数,使两个断开的组件保留.
我现在正在研究一个带有10k +节点和500k +边缘的无向图(两个顶点之间没有多个边).为了定义节点之间的交互,我考虑计算断开两个给定顶点(或与流量相关的度量)的最小切割.
是否有有效的算法为图中的每对顶点提出一个值(最小割集的基数)？如果有人能提供链接到论文或其他资源的链接,概述在合理的运行时复杂性下运行的算法,我将非常感激.
谢谢!