...图用一个大小为 n 下标从0开始的数组 edges 表示,节点i 到节点edgesi 之间有一条有向边。如果节点i 没有出边,那么 edgesi == -1 。...请你返回图中的最长 环,如果没有任何环,请返回 -1 。输入:edges = 3,3,4,2,3。输出:3。答案2022-11-07:一个环指的是起点和终点是 同一个...
对于有向图,这将返回out-edges。 例子: >>> G = nx.DiGraph() # or MultiDiGraph, etc >>> nx.add_path(G, [0, 1, 2]) >>> G.add_edge(2, 3, weight=5) >>> [e for e in G.edges] [(0, 1), (1, 2), (2, 3)] >>> G.edges.data() # default data is {} (empty ...
property DiGraph.out_edges 有向图的outedgeview,如g.edges或g.edges()。 边缘(self,nbunch=none,data=false,default=none) outedgeview提…
OutEdgeDataView([(2, 3, {}), (2, 5, {'weight': 0.75}), (2, 4, {'weight': 0.5}), (3, 7, {}), (3, 4, {'weight': 1}), (1, 2, {'weight': 0.5, 'relationship': 'renew'}), (1, 3, {'color': 'blue'})]) G.edges.data() # 方式2 OutEdgeDataView([(2, 3...
如何使用nodes和edges? 获取你已经注意到了node和edge并不是Graph的对象。这就能够使你更加灵活的使用node和edge,如果在python中使用string和number。node可以为任何hashable对象(除了Node),edge还可以和其他Graph对象中的node建立关联。例如: g.add_node( n1, n2, Graph=x); ...
G.number_of_edges() # 统计边数 G.degree # 统计所有节点的度 G.add_node(1, age=10) # 添加节点,创建属性age G.add_node('2', age=15) # 节点命名很自由 G.nodes[1]; G.nodes['2'] # 查看节点属性 G.nodes['2']['weight'] = 4 # 新增节点属性 ...
但期望可能有更好的方法吗? 您可以在无向图的节点上使用方法edges: G.edges(['my_node_name']) 或者函数edges networkx.edges(G,['my_node_name']) 但对于有向图,上述方法只会给出出边;在那里你需要调用并组合in_edges()和out_edges()。
property DiGraph.edges 有向图的outedgeview,如g.edges或g.edges()。 边缘(self,nbunch=none,data=false,default=none) outedgeview提供了…
import networkx as nx # 创建图对象 G = nx.Graph() # 添加节点和边 G.add_nodes_from([1, 2, 3]) G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3)]) # 访问节点的第一个邻居 node = 1 neighbors = G.neighbors(node) try: first_neighbor = next(neighbors) print("节点 {} 的第一个邻居是 {...
G.edges[3, 4]['weight'] = 4.2 1. 2. 3. 4. 5. 特殊属性权重应该是数值,因为它被需要加权边的算法所使用。 有向图:一种图形表示,其中顶点之间的边具有方向,通常用箭头表示。 DiGraph类提供了额外的方法和属性,用于指定有向边,例如:**DiGraph.out_edges,DiGraph.in_degree,DiGraph.predecessors,DiGraph...