Question

我有一个使用NetworkX构建的图，并且需要打印 Node-Node-EdgeWeight 详细信息，因为我对每个节点作为源进行图的 DFS 遍历。 / p>

我在遍历 node-node 详细信息时很成功，但是在遍历时也需要边缘属性。

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()

G.add_edge("A", "B", weight=1)
G.add_edge("B", "C", weight=2)
G.add_edge("B", "D", weight=3)
G.add_edge("D", "E", weight=4)
G.add_edge("B", "E", weight=5)
G.add_edge("A", "E", weight=6)

for node in G.nodes:
    print(list(nx.dfs_tree(G, source=node)))

for node in G.nodes:
    print(list(nx.dfs_edges(G, source=node)))

预期输出：

[（'A'，'B'， 1 ），（'B'，'C'， 2 ），（'B'，'D'， 3 ），（'D'，'E'， 4 ）]

[（'B'，'C'， 2 ），（'B'，'D'， 3 ），（“ D”，“ E”， 4 ）]

....

实际输出：

[（'A'，'B'），（'B'，'C'），（'B'，'D'），（'D'，'E'）]

[（'B'，'C'），（'B'，'D'），（'D'，'E'）]

...

Answer 1

使用G上的get_edge_data访问重量。例如，

import networkx as nx
G = nx.DiGraph()

G.add_edge("A", "B", weight=1)
G.add_edge("B", "C", weight=2)
G.add_edge("B", "D", weight=3)
G.add_edge("D", "E", weight=4)
G.add_edge("B", "E", weight=5)
G.add_edge("A", "E", weight=6)

for node in G.nodes:
     for edge in list(nx.dfs_edges(G, source=node)):
         print edge[0], edge[1], G.get_edge_data(edge[0],edge[1])['weight']

输出为：

A B 1
B C 2
B E 5
B D 3
B C 2
B E 5
B D 3
D E 4

如何通过DFS遍历获得边缘权重和节点-节点

1 个答案: