Python NetworkX MultiGraph.edges用法及代码示例

本文简要介绍 networkx.MultiGraph.edges 的用法。

用法: property MultiGraph.edges

返回边上的迭代器。

边(自我，nbunch=None，数据=False，键=False，默认=None)

EdgeView 提供对edge-tuples 的set-like 操作以及边属性查找。调用时，它还提供一个EdgeDataView 对象，该对象允许控制对边属性的访问(但不提供set-like 操作)。因此，G.edges[u, v]['color'] 为边 (u, v) 提供颜色属性的值，而 for (u, v, c) in G.edges(data='color', default='red'): 遍历所有边以产生颜色属性。

边以元组的形式返回，其中包含可选数据和键(节点、邻居、键、数据)。

参数：

nbunch：单个节点、容器或所有节点(默认 = 所有节点): 该视图将仅报告来自这些节点的边。
data：字符串或布尔值，可选(默认=False): 以 3 元组 (u, v, ddict[data]) 返回的边属性。如果为 True，则返回 3 元组 (u, v, ddict) 中的边属性 dict。如果为 False，则返回 2 元组 (u, v)。
keys：布尔，可选(默认=假): 如果为 True，则返回每条边的边键。
default：值，可选(默认=无): 用于没有请求属性的边的值。仅当数据不是 True 或 False 时才相关。

edges：MultiEdgeView: 边属性的视图，通常迭代 (u, v) (u, v, k) 或 (u, v, k, d) 边元组，但也可用于属性查找，如 edges[u, v, k]['foo'] 。

注意：

nbunch 中不在图中的节点将被(悄悄地)忽略。对于有向图，这将返回out-edges。

例子：

>>> G = nx.MultiGraph()  # or MultiDiGraph
>>> nx.add_path(G, [0, 1, 2])
>>> key = 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 dict)
MultiEdgeDataView([(0, 1, {}), (1, 2, {}), (2, 3, {'weight': 5})])
>>> G.edges.data("weight", default=1)
MultiEdgeDataView([(0, 1, 1), (1, 2, 1), (2, 3, 5)])
>>> G.edges(keys=True)  # default keys are integers
MultiEdgeView([(0, 1, 0), (1, 2, 0), (2, 3, 0)])
>>> G.edges.data(keys=True)
MultiEdgeDataView([(0, 1, 0, {}), (1, 2, 0, {}), (2, 3, 0, {'weight': 5})])
>>> G.edges.data("weight", default=1, keys=True)
MultiEdgeDataView([(0, 1, 0, 1), (1, 2, 0, 1), (2, 3, 0, 5)])
>>> G.edges([0, 3])
MultiEdgeDataView([(0, 1), (3, 2)])
>>> G.edges(0)
MultiEdgeDataView([(0, 1)])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自networkx.org大神的英文原创作品 networkx.MultiGraph.edges。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：