A partir de 29 de abril de 2025, os modelos Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash não estarão disponíveis em projetos que não os usaram antes, incluindo novos projetos. Para mais detalhes, consulte Versões e ciclo de vida do modelo.
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Escrever um código Python para visualizar um gráfico direcionado ponderado com dados de exemplo
É possível consultar um modelo diretamente e testar os resultados retornados ao usar
diferentes valores de parâmetros com o console do Cloud ou ao chamar a
API Vertex AI diretamente.
Escreva um código Python para desenhar um gráfico direcionado usando matplotlib e networkx. Mostre como usar o código com alguns dados de exemplo. Inclua todas as instruções de importação necessárias.
Resposta
importmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxasnx# Example data: a directed graph with nodes and edgesnodes=['A','B','C','D','E']edges=[('A','B'),('A','C'),('B','D'),('C','E'),('D','E')]# Create a directed graph objectgraph=nx.DiGraph()# Add nodes to the graphgraph.add_nodes_from(nodes)# Add edges to the graphgraph.add_edges_from(edges)# Draw the graph using matplotlibnx.draw(graph,with_labels=True,node_color='lightblue',node_size=500,font_size=10,arrowsize=20)# Display the graphplt.show()
Explicação:
Importe as bibliotecas necessárias:
matplotlib.pyplot para representar o gráfico.
networkx para criar e manipular o gráfico.
Defina dados de exemplo:
nodes: uma lista de nomes de nós.
edges: uma lista de tuplas que representam arestas dirigidas, em que cada tupla é (nó de origem, nó de destino).
Crie um objeto de gráfico direcionado:
graph = nx.DiGraph(): cria um objeto de gráfico dirigido vazio.
Adicionar nós e bordas:
graph.add_nodes_from(nodes): adiciona todos os nós da lista nodes ao gráfico.
graph.add_edges_from(edges): adiciona todas as arestas da lista edges ao gráfico.
Desenhe o gráfico:
nx.draw(graph, ...): desenha o gráfico usando o matplotlib.
with_labels=True: mostra os rótulos dos nós.
node_color='lightblue': define a cor do nó como azul-claro.
node_size=500: define o tamanho do nó.
font_size=10: define o tamanho da fonte dos rótulos.
arrowsize=20: define o tamanho da seta para as bordas.
Mostrar o gráfico:
plt.show(): mostra o gráfico traçado.
Saída:
Esse código vai gerar uma visualização de gráfico dirigido com os nós e as arestas especificados. Os nós serão rotulados, coloridos em azul claro e conectados por setas que representam a direção das arestas.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-09-04 UTC."],[],[],null,["Write Python code to visualize a weighted directed graph with example data\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| You can query a model directly and test the results returned when using different parameter values with the Cloud console, or by calling the Vertex AI API directly. - For an example of using the Vertex AI API, see [Quickstart using the Vertex AI API](/vertex-ai/generative-ai/docs/start/quickstarts/api-quickstart). - To view this sample in the Cloud console: [Go to Google Cloud console](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/generative/language/prompt-examples/Python%20visualization) \u003cbr /\u003e ||\n| Prompt Freeform Write Python code to draw a directed graph using matplotlib and networkx. Show how to use the code with some example data. Include all necessary import statements. Response import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # Example data: a directed graph with nodes and edges nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] edges = [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'E'), ('D', 'E')] # Create a directed graph object graph = nx.DiGraph() # Add nodes to the graph graph.add_nodes_from(nodes) # Add edges to the graph graph.add_edges_from(edges) # Draw the graph using matplotlib nx.draw(graph, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500, font_size=10, arrowsize=20) # Display the graph plt.show() **Explanation:** 1. **Import necessary libraries:** 2. `matplotlib.pyplot` for plotting the graph. 3. `networkx` for creating and manipulating the graph. 4. **Define example data:** 5. `nodes`: A list of node names. 6. `edges`: A list of tuples representing directed edges, where each tuple is (source node, target node). 7. **Create a directed graph object:** 8. `graph = nx.DiGraph()`: Creates an empty directed graph object. 9. **Add nodes and edges:** 10. `graph.add_nodes_from(nodes)`: Adds all nodes from the `nodes` list to the graph. 11. `graph.add_edges_from(edges)`: Adds all edges from the `edges` list to the graph. 12. **Draw the graph:** 13. `nx.draw(graph, ...)`: Draws the graph using matplotlib. 14. `with_labels=True`: Displays node labels. 15. `node_color='lightblue'`: Sets the node color to light blue. 16. `node_size=500`: Sets the node size. 17. `font_size=10`: Sets the font size for labels. 18. `arrowsize=20`: Sets the arrow size for edges. 19. **Display the graph:** 20. `plt.show()`: Shows the plotted graph. **Output:** This code will generate a directed graph visualization with the specified nodes and edges. The nodes will be labeled, colored light blue, and connected by arrows representing the direction of the edges. | |------------------------|----------------------| | **Model:** | gemini-1.5-flash-001 | | **Temperature:** | 1 | | **Max output tokens:** | 8192 | | **TopK:** | 40 | | **TopP:** | 0.95 | |"]]