Python による可視化

サンプルデータを使用して加重有向グラフを可視化する Python コードを作成します

直接モデルにクエリを実行して、返された結果をテストできます。その場合、Cloud コンソールでさまざまなパラメータ値を使用することも、Vertex AI API を直接呼び出すこともできます。

自由形式のプロンプト


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.

                

レスポンス


```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()
```

              
モデル: gemini-1.0-pro-001
温度: 0.2
最大出力トークン: 2048
トップ K 40
トップ P 0.95