has_edge = G.has_edge(2, 1) print(has_edge) # 输出:False 在上述示例中,我们首先创建了一个有向图,并添加了两个节点和一条边。然后使用has_edge()方法检查节点之间是否存在边,并将结果打印输出。 对于NetworkX,腾讯云没有提供直接相关的产品和产品介绍链接地址。但NetworkX是一个开源的Python软件包,用于...
G.add_nodes_from(node) #添加节点[a,b,c] G.add_edge_from(node) #添加边[[a,b],[a,c]] Graph.has_edge(u, v) #判断两点是否有边(true or false) 获取节点、边的信息 G.neighbors(i) 或 G[i] #获取结点i的邻居节点(在有向图中输出的是出度的邻居,G[i]会输出权重) G.degree() #获取...
(neighbors) if k < 2: # 如果邻居节点数少于 2,聚类系数为 0 clustering = 0 else: # 计算节点的三元组数量 triplets = 0 for i in range(k): for j in range(i + 1, k): if G.has_edge(neighbors[i], neighbors[j]): triplets += 1 # 计算聚类系数 clustering = 2 * triplets / (k...
print(G.has_edge(1,3)) # 判断节点对之间有没有连边print(list(G.edges))#获取所有边,以列表的形式返回print(list(G.adj[1]))#节点1的邻居节点 list(nx.neighbors(G, 1))print(G.degree[1])#节点的度 3G[1][2]['weight'] = 3.1#为边添加权重print(G.edges[(1,2)])#获取边的权重 {'wei...
print("G has {} edges".format(num_edges)) # 输出:G has 3edges 边的遍历 for edge in G.edges(): print(edge) ''' 输出: (0,1) (0,2) (1,2) ''' for edge in G.edges(data=True): print(edge) ''' 输出: (0, 1, {'weight': 0.5}) ...
G.has_node(hyh) #True member_id = 1 (hyh,member_id) in G.edges #True G.has_edge(hyh,member_id) #True 获取节点的邻居,通常,通过一条边连接到某个特定节点的节点集称为该节点的邻居。 list(G.neighbors(hyh)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 17, 19, 21, 31...
g.has_node(n) 三,图的边 图的边用于表示两个顶点之间的关系,因此,边是由两个顶点唯一确定的。为了表示复杂的关系,通常会为边增加一个权重weight属性;为了表示关系的类型,也会设置为边设置一个关系属性。 1,向图中增加边 边是由对应顶点的名称构成的,例如,顶点2和3之间有一条边,记作e=(2,3),通过add_...
G.has_edge(u, v)当图 G 中包括边 (u,v) 时返回 True G.number_of_nodes()返回 图 G 中的顶点的数量 G.number_of_edges()返回 图 G 中的边的数量 G.number_of_selfloops()返回 图 G 中的自循环边的数量 G.degree([nbunch, weight])返回 图 G 中的全部顶点或指定顶点的度 ...
验证元素的存在:在访问节点或边之前,使用G.has_node(node)或G.has_edge(edge)等方法验证元素的存在性。 检查数据类型:如果键是其他数据类型(如整数或元组),请确保你使用正确的数据类型进行访问。 作为一个云计算专家和开发工程师,我可以推荐腾讯云的一些相关产品和链接,以帮助你解决网络X中的'KeyError'错误: ...
g.has_edge(1,2) 1. 四,图的属性 图的属性主要是指相邻数据,节点和边。 1,adj ajd返回的是一个AdjacencyView视图,该视图是顶点的相邻的顶点和顶点的属性,用于显示用于存储与顶点相邻的顶点的数据,这是一个只读的字典结构,Key是顶点,Value是顶点的属性数据。