Python-Visualisierung

Python-Code schreiben, um ein gewichtetes gerichtetes Diagramm mit Beispieldaten zu visualisieren

Sie können ein Modell direkt abfragen und die zurückgegebenen Ergebnisse testen, wenn Sie verschiedene Parameterwerte mit der Cloud Console oder durch direkten Aufruf der Vertex AI API verwenden.

Freiform-Prompt


Write Python code to draw nodes and edges of a weighted directed graph.
Each edge should be color-coded according to its weight. Add example data
to the graph to illustrate how to use the code.

Antwort


```python
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a weighted directed graph
G = nx.DiGraph()
G.add_weighted_edges_from([
('A', 'B', 0.6),
('A', 'C', 0.2),
('B', 'D', 0.1),
('C', 'D', 0.7),
])

# Color-code the edges according to their weight
edge_colors = [plt.cm.jet(weight) for weight in nx.get_edge_attributes(G, 'weight').values()]

# Draw the graph
nx.draw(G, with_labels=True, edge_color=edge_colors)
plt.show()
```
Modell: gemini-1.0-pro-001
Temperatur: 0,2
Max. Ausgabetokens: 2.048
TopK: 40
TopP: 0,95