Python NetworkX DiGraph.copy用法及代碼示例

返回圖表的副本。

默認情況下，copy 方法返回圖形和屬性的獨立淺拷貝。也就是說，如果一個屬性是一個容器，則該容器由原始和副本共享。對新容器使用 Python 的 copy.deepcopy 。

如果as_view 為True，則返回視圖而不是副本。

參數：

as_view：布爾，可選(默認=假)

如果為 True，則返回的 graph-view 提供原始圖形的隻讀視圖，而不實際複製任何數據。

返回：

G：圖形

圖的副本。

注意：

所有副本都再現了圖結構，但數據屬性可能以不同的方式處理。人們可能需要四種類型的圖表副本。

Deepcopy - A “deepcopy” 複製圖形結構以及所有數據屬性和它們可能包含的任何對象。整個圖形對象是新的，因此副本中的更改不會影響原始對象。 (參見 Python 的 copy.deepcopy)

數據引用(淺) - 對於淺拷貝，複製圖結構，但邊、節點和圖屬性字典是對原始圖中的引用。這可以節省時間和內存，但如果您更改一個圖表中的屬性並更改另一個圖表中的屬性，則可能會導致混亂。 NetworkX 不提供這種級別的淺拷貝。

獨立淺層 - 此副本創建新的獨立屬性字典，然後對屬性進行淺層副本。也就是說，作為容器的任何屬性都在新圖和原始圖之間共享。這正是dict.copy() 提供的。您可以使用以下方式獲取此樣式副本：

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

新鮮數據 - 對於新鮮數據，在創建新的空數據屬性字典時複製圖形結構。結果圖獨立於原始圖，它沒有邊、節點或圖屬性。未啟用新副本。而是使用：

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

查看 - 受dict-views 的啟發，graph-views 就像原始圖形的隻讀版本一樣，提供原始結構的副本，而無需任何內存來複製信息。

有關淺拷貝和深拷貝的更多信息，請參閱 Python 拷貝模塊 https://docs.python.org/3/library/copy.html 。

例子：

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