NetworkX：如何向现有的 G.edges() 添加权重？

Question

给定在 NetworkX 中创建的任何图 G，我希望能够在创建图之后为 G.edges() 分配一些权重。涉及的图有网格、erdos-reyni、barabasi-albert 等。 鉴于我的

G.edges()

：

[(0, 1), (0, 10), (1, 11), (1, 2), (2, 3), (2, 12), ...]

还有我的

weights

：

{(0,1):1.0, (0,10):1.0, (1,2):1.0, (1,11):1.0, (2,3):1.0, (2,12):1.0, ...}

如何为每条边分配相关权重？

在这个简单的例子中，所有权重都是 1。 我尝试像这样直接将权重添加到 G.edges()

for i, edge in enumerate(G.edges()):
    G.edges[i]['weight']=weights[edge]

但我收到此错误：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-48-6119dc6b7af0> in <module>()
     10 
     11 for i, edge in enumerate(G.edges()):
---> 12     G.edges[i]['weight']=weights[edge]

TypeError: 'instancemethod' object has no attribute '__getitem__'

出了什么问题？

既然G.edges()是一个列表，为什么我不能像其他列表一样访问它的元素？

Answer 1

edges

是一个方法。

文档

说要这样做： G[source][target]['weight'] = weight

例如，以下内容对我有用：

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，你的代码类型确实失败了：

G.edges[0, 1]['weight'] = 3
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-97b10ad2279a> in <module>()
----> 1 G.edges[0][1]['weight'] = 3

TypeError: 'instancemethod' object has no attribute '__getitem__'

对于你的情况，我建议

---

for e in G.edges():
    G[e[0], e[1]] = weights[e]

Answer 2

文档

：

您可以使用

将所有边权重一次设置为相同的值
nx.set_edge_attributes(G, values = 1, name = 'weight')

给定一个字典，其中的键对应于边缘元组（你的

weights
• ）， 您可以使用

   将边权重分配给该字典中的值
  

nx.set_edge_attributes(G, values = weights, name = 'weight')

查看并验证这些边缘属性是否已设置

G.edges(data = True)

Answer 3

g1.add_edge('Mark', 'Edward', weight = 3)
g1.add_edge('Joseph', 'Michael', weight = 3)
g1.add_edge('Joseph', 'Jason', weight = 4)

然后检查图表是否加权：

nx.is_weighted(g1)

正确

按重量大小对权重进行分类：

elarge = [(u, v) for (u, v, d) in g1.edges(data=True) if d['weight'] > 4]
esmall = [(u, v) for (u, v, d) in g1.edges(data=True) if d['weight'] <= 4]

接下来显示加权图：

pos = nx.spring_layout(g1) # positions for all nodes

节点

nx.draw_networkx_nodes(g1, pos, node_size=100)

边缘

nx.draw_networkx_edges(g1, pos, edgelist=elarge,
                   width=5)
nx.draw_networkx_edges(g1, pos, edgelist=esmall,
                   width=5, alpha=0.5, edge_color='g', style='dashed')