edge_weight = G.get_edge_data(1, 2)['weight'] print("无向边的权重为:", edge_weight) 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...
使用G.edges[edge]语法更新现有边的属性。例如,可以使用以下代码更新边的属性: 代码语言:txt 复制 G.edges['A', 'B']['weight'] = 0.8 在上述代码中,我们更新了连接节点'A'和'B'的边的'weight'属性值为0.8。 使用G.get_edge_data方法获取边的属性,并进行相应的更新。例如,可以使用以下代码获取边的属性...
import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_path([0, 1, 2, 3]) G[0][1]['weight'] = 3 >>> G.get_edge_data(0, 1) {'weight': 3} 但是,您的代码类型确实失败了:G.edges[0][1]['weight'] = 3 --- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-97b10ad22...
Edges must have a 'weight' property, represented as edge width """importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt# Create a color list corresponding to nodes.node_colors = [ n[1]["color"]forninnetwork.nodes(data=True) ]# Get edge weights from graphedge_weights = [ e[2]["weight"]forein...
import networkx as nx # 创建一个带有边属性的图 G = nx.Graph() G.add_edge('A', 'B', weight=5) G.add_edge('B', 'C', weight=3) # 遍历图中的每一条边并查看属性 for edge in G.edges(): source = edge[0] target = edge[1] attributes = G.get_edge_data(source, target) prin...
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G,'weight') labels={'0':'0','1':'1','2':'2','3':'3'} #生成节点位置 pos=nx.spring_layout(G) #把节点画出来 nx.draw_networkx_nodes(G,pos,node_color='g',node_size=500,alpha=0.8) #把边画出来 nx.draw_networkx_edges(G,pos,wid...
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=2000, font_size=16, font_weight='bold') edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'relation') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=12) ...
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...
#边(edge)的操作 G1.add_edge(1,5)# 向 G1 添加边 1-5,并自动添加图中没有的顶点 G1.add_edge(0,10,weight=2.7)# 向 G1 添加边 0-10,并设置属性 G1.add_edges_from([(1,2,{'weight':0}),(2,3,{'color':'blue'})])# 向图中添加边,并设置属性 ...
labels=nx.get_edge_attributes(G2,'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G2,pos,edge_labels=labels) plt.show() 3.3 程序运行结果 顶点v1到顶点v11的最短加权路径:[1,2,5,6,3,7,10,9,11] 顶点v1到顶点v11的最短加权路径长度:13