在上述代码中,我们首先创建了一个无向图G,然后添加了两个节点1和2。接着,我们使用add_edge方法添加了一条起始节点为1,目标节点为2,权重为5的边。最后,通过调用get_edge_data方法,传入起始节点和目标节点的参数,获取了无向边的权重,并将其打印输出。
用法: MultiGraph.get_edge_data(u, v, key=None, default=None)返回与边 (u, v) 关联的属性字典。这与G[u][v][key] 相同,除了返回默认值而不是异常是边不存在。参数: u, v:节点 default:任何Python 对象(默认=无) 如果未找到边 (u, v) 则返回的值。 key:可散列标识符,可选(默认=无) 仅返回...
print G.get_edge_data(1,2) #输出{'weight': 7.5},这是一个字典结构,可以查看python语法了解它的用法。 三、调用图算法 NetworkX 提供了常用的图论经典算法,例如DFS、BFS、最短路、最小生成树、最大流等等,非常丰富,如果不做复杂网络,只作图论方面的工作,也可以应用 NetworkX作为基本的开发包。具体的算法调用...
DiGraph.get_edge_data(u, v, default=None) 返回与边(u,v)关联的属性字典。 这和 G[u][v] 除非默认不存在,否则返回默认值而不是异常。 参数 u, …
MultiDiGraph.get_edge_data(u, v, key=None, default=None) 返回与边(u,v)关联的属性字典。 这和 G[u][v][key] 除非返回默认值而不是异常值,否…
# 如果想读取权重,可以使用get_edge_data方法,它接受两个参数u和v,即边的起讫点。例如: print(G.get_edge_data(0,1)) #输出{'weight': 7.5},这是一个字典结构,可以查看python语法了解它的用法。 {'weight': 3.0} #二、调用图算法 # NetworkX提供了常用的图论经典算法,例如DFS、BFS、最短路、最小生成...
Networkx: get_edge_data在ca;lled上MultiDiGraph上返回意外结果 、 我正在使用Python的流行网络库networkx。从下面的代码中,我期望打印的语句是等价的。 import networkx as nx graph = nx.Graph() mgraph = nx.MultiDiGraph() for G in [graph, mgraph]: G.add_edge(1, 2, weight=4.7) print(graph.get...
print G.get_edge_data(3, 5) nx.draw(G) plt.savefig("wuxiangtu.png") plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 输出 {} {'weight': 3.5} {'weight': 7.0} 1. 2. 3. 经典图论算法计算 ...
print G.get_edge_data(1,2) #输出{'weight': 7.5},这是一个字典结构,可以查看python语法了解它的用法。 三、调用图算法 NetworkX提供了常用的图论经典算法,例如DFS、BFS、最短路、最小生成树、最大流等等,非常丰富,如果不做复杂网络,只作图论方面的工作,也可以应用NetworkX作为基本的开发包。具体的算法调用方...
>>> g.edges(data=True) EdgeDataView([(1, 2, {}), (1, 3, {}), (2, 3, {})]) 1. 2. 查看特定的边的信息有两种方式: >>> g[1][2] 1. >>> g.get_edge_data(1,2) {'weight': 0.125, 'relationship': 'renew', 'color': 'blue'} ...