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。
本文简要介绍 networkx.MultiGraph.get_edge_data 的用法。 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)...
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...
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...
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…
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, …
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...
例如:printG.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 7、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...
G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3(隐含着添加了两个节点2、3) G.add_weighted_edges_from([(3, 4, 3.5),(3, 5, 7.0)]) #对于无向图,边3-2与边2-3被认为是一条边 print G.get_edge_data(2, 3) print G.get_edge_data(3, 4) ...
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...