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…
DiGraph类针对有向edge提供了另外的方法,例如:out_edges(), in_degree(),predecessors(),successors()等。为了是算法能够正常运行,有向版本的neighbors()和degree()对于seccessor()方法是相同的。in_degree()和out_degree()都是独自的。 ig = nx.DiGraph() ig.add_wieghted_edges_from( [(1,2,0.5),(2,...
for e in g.edges(): print(e) 迭代顶点的邻接点。out_edges, out_neighbors, in_edges, in_neighbors方法 for v in g.vertices(): for e in v.out_edges(): print(e) for w in v.out_neighbors(): print(w) # the edge and neighbors order always match for e, w in zip(v.out_edges(...
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 ...
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); ...
我知道有一个函数networkx.DiGraph.out_edges,但它返回整个图的边。 浏览0提问于2010-02-03得票数 5 回答已采纳 2回答 意外错误读取GML图 、、 我已经下载了包含的gml文件。不久前,我对运行python3.4和networkx1.9的网络在Windows7机器上做了一些分析,但现在我在Arch机器上运行(使用相同版本的python,但...
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…
还有一个方法是add_weighted_edges_from,这个可以指定三元组,第三个元素是边权重 G = nx.Graph() G .add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.125), (1, 3, 0.75), (2, 4, 1.2), (3, 4, 0.375)]) G[1][2] # {'weight': 0.125}
对于 out-edges 特征向量中心性,首先使用 G.reverse() 反转图形。 参考: 1 Phillip Bonacich: Power and Centrality: A Family of Measures. American Journal of Sociology 92(5):1170-1182, 1986 http://www.leonidzhukov.net/hse/2014/socialnetworks/papers/Bonacich-Centrality.pdf 2 Mark E. J. Newman...