pos简笔画？

社会关系网络网怎么绘制

最近需要绘制一些网络演示图，没找到合适的绘图工具，找了半天感觉学习成本都挺高的，感觉还是用Python搞效率高一些。之前用igraph的时候凑巧看过networkx，觉得和igraph-python相比，这个库至少是给人类用的，而且这个包好像是内置Graphviz的，不如我也用这个加matplotlib去绘图试试。

今天试着画一个二分网络无向图，并且用圈圈表现出其社团关系，颜色表示节点种类。

1. 创建网络

G = nx.Graph()

G.add_node('1')

G.add_nodes_from(['2', '3'])

#注意如果加进去临边有未出现的节点，会自动创建节点

G.add_edge(1, 2)

G.add_edge('1', '2')

#实际上edges是个hash的key，还可以对应一个value

G.add_edge(n1, n2, object=x)

G.add_edges_from([('1', '2'), ('1', '3')])

list(G.adj['1'])

G.degree['1']

G.remove_node('2')

G.remove_edge('1', '3')

2. 为节点添加属性

G[1][3]['color'] = "blue"

G.edges[1, 2]['color'] = "red"

3. 快速遍历所有临边

FG = nx.Graph()

FG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.125), (1, 3, 0.75), (2, 4, 1.2), (3, 4, 0.375)])

for n, nbrs in FG.adj.items():

for nbr, eattr in nbrs.items():

wt = eattr['weight']

if wt 0.5: print('(%d, %d, %.3f)' % (n, nbr, wt))

4. 为图，节点，边添加属性

G = nx.Graph(day="Friday")

G.graph

5. 为节点添加属性

G.add_node(1, time='5pm')

G.add_nodes_from([3], time='2pm')

G.nodes[1]

G.nodes[1]['room'] = 714

G.nodes.data()

6. 为临边添加属性

G.add_edge(1, 2, weight=4.7 )

G.add_edges_from([(3, 4), (4, 5)], color='red')

G.add_edges_from([(1, 2, {'color': 'blue'}), (2, 3, {'weight': 8})])

G[1][2]['weight'] = 4.7

G.edges[3, 4]['weight'] = 4.2

#注意的是weight这个属性不能胡乱用，这个是算法库里面处理时看做临边权重的属性，必须是数值型的。

7. 创建有向图

DG = nx.DiGraph()

DG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (3, 1, 0.75)])

#这个方向是按照第一个元素-第二个元素的

DG.out_degree(1, weight='weight') #0.5

DG.degree(1, weight='weight') #1.25

H = nx.Graph(DG)#有向图转为无向图

8. 创建multigraph

MG = nx.MultiGraph()

MG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (1, 2, 0.75), (2, 3, 0.5)])

dict(MG.degree(weight='weight'))

{1: 1.25, 2: 1.75, 3: 0.5}

GG = nx.Graph()

for n, nbrs in MG.adjacency():

... for nbr, edict in nbrs.items():

... minvalue = min([d['weight'] for d in edict.values()])

... GG.add_edge(n, nbr, weight = minvalue)

...

nx.shortest_path(GG, 1, 3)

[1, 2, 3]

9. 基础做图

G = nx.petersen_graph()

plt.subplot(121)

nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')

plt.subplot(122)

#这个draw_shell好像是按照某种叫shell的布局绘制

nx.draw_shell(G, nlist=[range(5, 10), range(5)], with_labels=True, font_weight='bold')

#传入选项

options = {undefined

'node_color': 'black',

'node_size': 100,

'width': 3,

}

# 四种布局

plt.subplot(221)

nx.draw_random(G, **options)

plt.subplot(222)

nx.draw_circular(G, **options)

plt.subplot(223)

nx.draw_spectral(G, **options)

plt.subplot(224)

nx.draw_shell(G, nlist=[range(5,10), range(5)], **options)

1. 实战

1.1 画一个二分网络图，两类节点不同颜色，每个节点上有id，临边的颜色代表值，然后画两个区域。

B = nx.Graph()

B.add_nodes_from(['u1','u2','u3','u4'], bipartite='user')

B.add_nodes_from(['i1','i2','i3'], bipartite='item')

B.add_edge('u1','i1',weight=3)

B.add_edge('u1','i2',weight=4)

B.add_edge('u2','i1',weight=5)

B.add_edge('u2','i3',weight=1)

B.add_edge('u3','i3',weight=3)

B.add_edge('u4','i3',weight=4)

from networkx.algorithms import bipartite

import matplotlib as mpl

#区域就算了 搞了一下午还是没捣鼓出来怎么画

X = ['u1','u2','u3','u4']

Y = ['i1','i2','i3']

Edges = []

pos = dict()

pos.update( (n, (1, i)) for i, n in enumerate(X) )

pos.update( (n, (2, i+0.5)) for i, n in enumerate(Y) )

nx.draw_networkx_nodes(B, pos, nodelist=X, node_color='slategray',alpha=0.95, node_size = 350, with_labels=False)

nx.draw_networkx_nodes(B, pos, nodelist=Y, node_color='steelblue',alpha=0.95, node_size = 350, with_labels=False)

nx.draw_networkx_labels(B,pos)

colors = [ B.edges[u,i]['weight'] for u,i in B.edges]

edges = nx.draw_networkx_edges(B, pos = pos, edge_color = colors,

width=3, edge_cmap=plt.cm.Blues, with_labels=False, edge_vmin = 0, alpha=0.9)

pc = mpl.collections.PatchCollection(Edges, cmap=plt.cm.Blues)

pc.set_array(colors)

plt.colorbar(pc)

ax = plt.gca()

ax.set_axis_off()

商场pos系统的前台管理,请画出该系统的数据流程图，并根据数据流程图画出控制结构图

商场pos系统的前台管理是:由各个柜台开出购物收款单，在pos上录入单证并检查，出收款传票；据传票和现金或信用卡进行收款处理，出发货单去柜台领回商品，另一方面销售流水记录；对销售流水帐分类出收款分类表去财务和出销售分类帐；每日进行销售汇总和审核以对柜组考核，并出日出库明细帐和进销存日报表中的销售情况。请画出该系统的数据流程图，并根据数据流程图画出控制结构

请问怎样用卡诺图把POS式转化成SOP式

SOP圈出最小覆盖的质蕴涵，把每个质蕴涵写出逻辑项（abc、a非bc。。。等）相加即可1。符号定义：和以前的规则一样~A代表“非”（NOT）A，A+B代表“A或B”（AORB），A*B代表“A和B”（AANDB）2.优先权：和加减乘除类比，布尔代数优先权从高到低为NOT，AND，OR。例Y=A+BC等价于：Y=A+（BC）而不是Y=（A+B）C！所以括号用来改变运算优先权。3.SOP（SumOfProduct）形式：首先定义最小项（minterm）：真值表的每一行一定会有一个使输入以AND组合后为“真”的表达式。。。这里minterm的组合形式均为AND的形式，观察两个例子中的输入和minterm项，无论输入是什么，minterm都是“1”（真）。在（1）中，输出为Y为1的时候，minterm只有~AB的形式，所以第一个真值表的表达式是Y=~AB，同理第二个例子的表达式是Y=~AB+AB。---神奇吧，再也不用一行一行看去找表达式了。没什么了，这是数学的小把戏。其实原理是这样的，我们分析真值表的时候，只要找出当输出为1的输入组合（AND组合）就可以。因真值表枚举了所有输入进行AND的情况，只有符合Y的值的才可以入选，而逻辑运算除了只有NOT，AND，OR。而一个逻辑回路里，可以有很多输入组合其输出结果为1，所以只要把这些情况相（加）或就能得到表达式。而（2）得到的表达式就是叫做SOP规范形式（sumofproduct）~~用来唬人的名字。因为式的意思是把两个AND的结果相OR（把两个积相加）。

这里大家想起来概率的运算了吗？独立事件神马的。是的有着密切的关联!因为二进制数操作本身就是概率的操作。举例说，有8个空bits，那么我们就有8个位置去放0和1，那么总共的概率就是2^8=256，也就是有256种放的方法，这不就是8bits的范围嘛（0~255）。所以二进制操作符合概率的计算。再举个例子，Y=~A~B~C+A~B~C+A~BC也是SOP形式。（大家改动手画它的真值表了，然后验证上面讲的！）感觉式子好长吧，画起线路图来很麻烦。是的，我们这不是在探索捷径呢嘛~4POS（ProductOfSum）形式：

和SOP一样，不过先定义最大项（minterm）：真值表的每一行一定会有一个使输入以OR组合后为“假”的表达式（原理：真值表枚举了所有输入进行OR的情况，只有符合Y的值的才可以入选），看例子：

。大家自己用上面SOP的想法一步一步分析。我就不罗嗦了，不懂得留言。这个真值表的表达式即为Y=（A+B）*（~A+B）。5.布尔代数（BooleanAlgerbra）就是和一般的加减乘除差不多，只比那个更简单。所以大家不要怕噢~。首先我要引入公理和定理的区别：公理不能被证明，而定理可以用一堆公理来证明。其次就是双对的定义：如果1和0，AND和OR同时交换的时候，结果不变。我们说结果有双对的性质。例如：如果~B=1则B=0和如果~B=0则B=1这两个描述的都是同一个事情，不过1和0交换了，就是这两个叙述成双对关系。（如果不明白就跳过，学完之后回来再看一定会懂得）（a）好了，现在把布尔代数中需要的定义拿出来：。解释一下：Axiom就是事实，Dual就是从另一个方向描述事实的双对。Name就是这个公理的名字。例如A1说的就是如果B不等于1，则B等于0.也就是说这是二进制领域（见Name）。其双对的描述就是:如果B不等于0则B一定是1.A1'和A1很对称吧~。剩下的一定要一个一个看完。要不继续讲可能会糊涂。

b）只有一个变量的定理：。这里T代表Theorem，也就是可以用（a）里的公理证明的！注意Name里Identity就是代表“自己运算（经过某种运算后和原来相同）”

数学里也叫单位运算。NullElement顾名思义“零元素”，概念就是和任何数乘0都得0一样。0“与”任意输入都是0，而1或任意输入都是.Idempotency就是等幂性。说的是，一个输入AND自己一下得到仍是自己，在AND一下还是自己，n次以后还是自己即B^n=B就是无论是几次乘积操作都是等同的（幂就是乘方）。Involution我们早已见过，就是求两次逆的操作。Complements就是互补，一个输入AND自己的互补结果一定是0.因为1的互补是0，0的互补是1..

用PC，电子称，POS，UPS，服务器怎么画成一个局域网，说明理由

称连到pos机

pos机、pc、服务器连到交换机

ups给这些设备供电

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