networkx.MultiGraph.nodes
的用法。用法:
property MultiGraph.nodes
图表的 NodeView 为 G.nodes 或 G.nodes()。
可用作
G.nodes
用于数据查找和set-like 操作。也可以用作G.nodes(data='color', default=None)
来返回一个NodeDataView,它报告特定的节点数据但没有设置操作。它还提供了一个 dict-like 接口以及G.nodes.items()
迭代(node, nodedata)
2 元组和G.nodes[3]['foo']
提供节点3
的foo
属性的值。此外,视图G.nodes.data('foo')
为每个节点的foo
属性提供dict-like接口。G.nodes.data('foo', default=1)
为没有属性的节点提供默认值foo
。- data:字符串或布尔值,可选(默认=False)
以 2 元组 (n, ddict[data]) 返回的节点属性。如果为 True,则将整个节点属性 dict 返回为 (n, ddict)。如果为 False,则仅返回节点 n。
- default:值,可选(默认=无)
用于没有请求属性的节点的值。仅当数据不是 True 或 False 时才相关。
- NodeView
允许对节点进行 set-like 操作以及节点属性字典查找和调用以获取 NodeDataView。 NodeDataView 迭代
(n, data)
并且没有集合操作。 NodeView 迭代n
并包含集合操作。调用时,如果 data 为 False,则为节点上的迭代器。否则为 2 元组(节点,属性值)的迭代器,其中属性在
data
中指定。如果 data 为 True,则该属性将成为整个数据字典。
参数:
返回:
注意:
如果不需要您的节点数据,则使用表达式
for n in G
或list(G)
更简单且等效。例子:
有两种简单的方法可以获取图中所有节点的列表:
>>> G = nx.path_graph(3) >>> list(G.nodes) [0, 1, 2] >>> list(G) [0, 1, 2]
要获取节点数据以及节点:
>>> G.add_node(1, time="5pm") >>> G.nodes[0]["foo"] = "bar" >>> list(G.nodes(data=True)) [(0, {'foo': 'bar'}), (1, {'time': '5pm'}), (2, {})] >>> list(G.nodes.data()) [(0, {'foo': 'bar'}), (1, {'time': '5pm'}), (2, {})]
>>> list(G.nodes(data="foo")) [(0, 'bar'), (1, None), (2, None)] >>> list(G.nodes.data("foo")) [(0, 'bar'), (1, None), (2, None)]
>>> list(G.nodes(data="time")) [(0, None), (1, '5pm'), (2, None)] >>> list(G.nodes.data("time")) [(0, None), (1, '5pm'), (2, None)]
>>> list(G.nodes(data="time", default="Not Available")) [(0, 'Not Available'), (1, '5pm'), (2, 'Not Available')] >>> list(G.nodes.data("time", default="Not Available")) [(0, 'Not Available'), (1, '5pm'), (2, 'Not Available')]
如果您的某些节点具有属性,而其余节点被假定具有默认属性值,您可以使用
default
关键字参数从节点/属性对创建字典,以确保该值永远不会为 None:>>> G = nx.Graph() >>> G.add_node(0) >>> G.add_node(1, weight=2) >>> G.add_node(2, weight=3) >>> dict(G.nodes(data="weight", default=1)) {0: 1, 1: 2, 2: 3}
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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.nodes。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。