Python NetworkX MultiGraph.copy用法及代码示例

返回图表的副本。

默认情况下，copy 方法返回图形和属性的独立浅拷贝。也就是说，如果一个属性是一个容器，则该容器由原始和副本共享。对新容器使用 Python 的 copy.deepcopy 。

如果as_view 为True，则返回视图而不是副本。

参数：

as_view：布尔，可选(默认=假)

如果为 True，则返回的 graph-view 提供原始图形的只读视图，而不实际复制任何数据。

返回：

G：图形

图的副本。

注意：

所有副本都再现了图结构，但数据属性可能以不同的方式处理。人们可能需要四种类型的图表副本。

Deepcopy - A “deepcopy” 复制图形结构以及所有数据属性和它们可能包含的任何对象。整个图形对象是新的，因此副本中的更改不会影响原始对象。 (参见 Python 的 copy.deepcopy)

数据引用(浅) - 对于浅拷贝，复制图结构，但边、节点和图属性字典是对原始图中的引用。这可以节省时间和内存，但如果您更改一个图表中的属性并更改另一个图表中的属性，则可能会导致混乱。 NetworkX 不提供这种级别的浅拷贝。

独立浅层 - 此副本创建新的独立属性字典，然后对属性进行浅层副本。也就是说，作为容器的任何属性都在新图和原始图之间共享。这正是dict.copy() 提供的。您可以使用以下方式获取此样式副本：

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> H = G.copy()
>>> H = G.copy(as_view=False)
>>> H = nx.Graph(G)
>>> H = G.__class__(G)

新鲜数据 - 对于新鲜数据，在创建新的空数据属性字典时复制图形结构。结果图独立于原始图，它没有边、节点或图属性。未启用新副本。而是使用：

>>> H = G.__class__()
>>> H.add_nodes_from(G)
>>> H.add_edges_from(G.edges)

查看 - 受dict-views 的启发，graph-views 就像原始图形的只读版本一样，提供原始结构的副本，而无需任何内存来复制信息。

有关浅拷贝和深拷贝的更多信息，请参阅 Python 拷贝模块 https://docs.python.org/3/library/copy.html 。

例子：

>>> G = nx.path_graph(4)  # or DiGraph, MultiGraph, MultiDiGraph, etc
>>> H = G.copy()