在python中的networkx图中查找最大加权边

Question

我想在networkx图中找到'n'个最大加权边。如何实现。我构造了一个图，如下所示：

g_test = nx.from_pandas_edgelist(new_df, 'number', 'contactNumber', edge_attr='callDuration')

现在，我想找到前'n'个边缘权重，即前'n'个callDurations。我还想分析该图以从中找到趋势。请帮助我如何实现。

Answer 1

如果图形存储为g，则可以使用以下命令访问其边缘，包括其属性：

g.edges(data=True)

这将返回一个元组列表。前两个条目是节点，第三个条目是属性的字典，如下所示：

[(a,b,{"callDuration":10}),(a,c,{"callDuration":7})]

您可以像这样基于callDuration属性对列表进行排序：

sorted(g.edges(data=True),key= lambda x: x[2]['callDuration'],reverse=True)

请注意，我们使用反向先查看最大的callDuration边缘。

恐怕您的第二个问题很广泛-您可以通过网络来做很多事情！看看像这样的一些教程： https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-and-analyzing-network-data-with-python

Answer 2

让我们尝试一下：

max(dict(g_test.edges).items(), key=lambda x: x[1]['callduration'])

要找到此图网络中的最大权重边。