Networkx:为什么我的jaccard函数的二部网络投影不起作用？
Networkx是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了丰富的功能和算法，可以用于网络分析、可视化和模拟等领域。
在Networkx中，jaccard函数用于计算两个节点集合之间的Jaccard相似度。Jaccard相似度是通过计算两个集合的交集与并集的比值来衡量它们的相似程度。
当你在使用jaccard函数进行二部网络投影时，如果没有得到预期的结果，可能有以下几个原因：
- 数据输入错误：请确保你传递给jaccard函数的参数是正确的。确保输入的参数是两个节点集合，并且这些节点存在于你的网络中。
- 网络类型错误：Networkx支持多种类型的网络，如有向图、无向图、加权图等。请确保你的网络类型与你的数据相匹配。如果你的网络是有向图，那么在计算Jaccard相似度时需要考虑节点的方向。
- 网络连接错误：在进行二部网络投影时，确保你的网络中存在连接两个节点集合的边。如果两个节点集合之间没有边连接，那么投影结果将为空。
- 算法选择错误：除了jaccard函数，Networkx还提供了其他的网络投影算法，如共享邻居投影、加权投影等。根据你的需求，选择适合的算法进行投影。
如果你能提供更多关于你的代码和数据的细节，我可以给出更具体的建议和解决方案。此外，如果你需要更多关于Networkx的信息，你可以参考腾讯云的Networkx产品介绍页面：Networkx产品介绍。
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我正在尝试用networkx中的音乐数据做一个二部网络投影。我在generic_weighted_projected_graph中使用jaccard函数，如本例所示：https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.bipartite.projection.generic_weighted_projected_graph.html 我的代码可以使用自制的图形，但不能使用我想要处理的数据，即使数据看起来是相同的格式。 import networkx
浏览 25提问于2019-09-20得票数 0
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我想使用python来计算网络的jaccard相似度。我知道jaccard相似的算法是相交的长度除以合并的长度。但我无法区分这两种方式：
第一种方法是：
import networkx as nx
A=nx.complete_graph(5)
B=nx.complete_graph(8)
jaccard=len(set(A.nodes())&set(B.nodes()))/len(set(A.nodes())|set(B.nodes()))
第二种方式：
import networkx as nx
A=nx.complete_graph(5)
B=nx.complete_graph(8
浏览 3提问于2017-03-28得票数 0
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我有一个类似电影数据库的图表，即演员在电影中表演。然后我需要将这个图表转换为另一个显示"actor A knows actor B“的图表。在Neo4j中，您可以按照中的说明执行以下操作
MATCH (a1:Person)-:ACTED_IN->(m)<-:ACTED_IN-(coActors) CREATE (a1)-:KNOWS->(coActors)；
但是，由于我的图在Networkx中，在不搜索每个节点的整个图的情况下，执行此操作的最有效方法是什么？
谢谢!
浏览 3提问于2015-04-16得票数 0
我正在使用networkx，这是我的网络。
import networkx as nx
G = nx.from_edgelist([['a','b'], ['b','c'], ['c','a']])
nx.draw_networkx(G)
您能告诉我为什么minimum_node_cut返回b，而node_connectivity返回2吗
nx.minimum_node_cut(G, 'a', 'c')
{'b'}
nx.node_conn
浏览 45提问于2018-01-11得票数 2
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我有一个相对较大的双模网络，具有4000行9000列的邻接矩阵形式，我对查看列之间的关系很感兴趣。
对于较小的网络，我会使用t(matrix) %*% matrix，但我认为9000^2的矩阵将最大限度地占用我计算机的内存。
一种选择是将图形邻接矩阵转换为sna包格式，并使用sna::gt，但我想知道在图形中是否有类似的功能？
谢谢,
浏览 2提问于2012-05-05得票数 2
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我有一个双模式(授予X个人)网络的csv格式.我想要创建这个网络的personXperson投影，并计算一些网络度量(包括封闭度和中间度的中心性度量，等等)。
我的第一步是什么？我猜为节点和边缘创建两个单独的文件，并使用igraph在R中运行分析？！
这里是我的数据(my_data.csv)的超级简化版本。
格兰特，人
A，1
A，2
B，2
B，3
浏览 1提问于2017-01-16得票数 0
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我有两个数据帧df1和df2，其中包含两个网络的边列表g1和g2，它们包含相同的节点但不同的连接。对于每个节点，我希望比较两个网络之间的jaccard索引。
我定义了计算jaccard索引的函数
def compute_jaccard_index(set_1, set_2):
n = len(set_1.intersection(set_2))
return n / float(len(set_1) + len(set_2) - n)
df1
i j
0 0 2
1 0 5
2 1 2
3 2 3
4 2
浏览 9提问于2018-06-04得票数 1
我使用gensim库来计算文档间的相似度，但它只使用余弦相似度。我想知道是否有一种方法可以用jaccard相似性或者其他相似性度量来代替。
浏览 0提问于2016-12-20得票数 2
我需要一些帮助来弄清楚如何在igraph的C接口中根据端点的Jaccard索引对边进行排序。
我已经能够计算所有对的Jaccard索引，但我只需要相邻顶点的Jaccard索引列表。在我的例子中，我使用的是Zachary空手道俱乐部网络，它有34顶点和78边。
igraph_t graph;
igraph_famous(&graph,"Zachary"); // load a graph
igraph_write_graph_edgelist(&graph,stderr); // print it to stderr
igraph_matrix_t res; /
浏览 1提问于2015-07-21得票数 0
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我正在尝试使用networkx创建一个统一的随机交叉图。根据文档，函数uniform_random_intersection_graph(n，m，p)创建这样的图，其中n是第一二部集合的节点，m是第二二部集合的节点。
import networkx as nx
G = nx.uniform_random_intersection_graph(10,3,0.2)
但是，当我使用
G.nodes()
仅显示n个节点的集合，并且
G.nodes.data()
返回
[(0, {'bipartite': 0}), (1, {'bipartite': 0}), (2,
浏览 0提问于2020-03-21得票数 0
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我正在尝试绘制一个非常大的网络x图，它大约有5,000个节点和100000条边。它代表了一个大城市的道路网络。我无法确定计算机是否挂起，或者只是需要花费很长时间。它似乎挂起的代码行如下所示：
##a is my network
pos = networkx.spring_layout(a)
有没有更好的方法来绘制这么大的网络？
浏览 2提问于2014-10-30得票数 3
我正在尝试集群，我感到惊讶的是，它看起来是如此缓慢。我生成了一个随机图，每个社区都包含30个节点。社区中的节点有90%的机会被连接，而在不同社区中的节点之间的边缘有10%的机会被连接。我正在测量两个节点之间的相似值，就像它们的邻居集之间的一样。
这个玩具示例只花15秒在dbscan部分上，如果我增加节点数，它就会迅速增加。由于总共只有900个节点，这似乎非常缓慢。
from __future__ import division
import numpy as np
from sklearn.cluster import dbscan
import networkx as nx
import m
浏览 7提问于2016-07-26得票数 3
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我有一个分类数据集，我正在对它进行光谱聚类。但是我没有得到很好的输出。我选择对应于最大本征值的特征向量作为k-均值的质心。
请在下面找到我遵循的流程：
1. Create a symmetric similarity matrix (m*m) using jaccard coefficient.
For example, for a data set,
a,b,c,d
a,b,x,y
The similarity matrix I compute would look like :
|1 0.33|
|0.33 1 |
2. Compu
浏览 3提问于2015-06-10得票数 0
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我希望将两个独立的图叠加在一个matplotlib图上。
所以我用osmnx绘制了一个网络图
import osmnx as ox
G = ox.graph_from_place('Piedmont, California, USA', network_type='drive')
fig, ax = ox.plot_graph(G)
然后用以下方法绘制networkx图：
nx.draw(nx.generators.barabasi_albert_graph(10,3), ax = ax)
我想把其中一个很好地叠加到另一个上，但是坐标完全不同。第一个是lon，l
浏览 1提问于2020-06-24得票数 0
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我正在寻找Python代码，以便在二部图中进行最大重量/最小成本匹配。我一直在使用NetworkX中的通用case最大权重匹配代码，但我发现它太慢了，无法满足我的需求。这可能是由于通用算法较慢的事实，以及NetworkX解决方案完全用Python语言实现的事实。理想情况下，我希望为包装了一些C/C++代码的二部匹配问题找到一些Python代码，但是现在，任何比NetworkX实现更快的代码都会很有帮助。
浏览 3提问于2010-12-13得票数 13
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我正在使用Python的NetworkX包为不同大小的网络计算一组网络统计数据。我正在扫描一个独立的参数，系统地修剪边缘，所以有时一个小的网络会与主网络断开连接。有没有一种简单的方法来检测和删除NetworkX中那些较小的断开网络？
浏览 13提问于2013-11-15得票数 5
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给出有向网络图。我希望为从图中删除的每个节点调用一个函数，比如"abc()“。我查看了networkx文档，但没有找到任何这样的回调功能。
我的想法是：
将对abc()的调用添加到与节点关联的对象的__del__() (解构函数)方法中。然而，除了使用__del__() (参见)的缺陷外，如果到节点对象的链接存在于内存中的某个地方，则此操作不起作用。
子类networkx.DiGraph()类并重写remove_node()方法。缺点:这将需要覆盖删除节点的所有方法，例如remove_nodes_from (还有其他方法吗？)
由于networkx图的实现是基于字典的，因此
浏览 3提问于2015-03-30得票数 0
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我有一个超过90000个节点的网络。我要检查有5个或更多成员的集团(=节点集合，其中每个节点都连接到集合中的所有其他节点)。在NetworkX库中有没有一个命令可以为我的网络返回所有这样的派系？
我试过了
cliques = list(networkx.enumerate_all_cliques(G))
但由于网络的规模，运行时是不可接受的，这就是为什么我想设置5个或更多成员的阈值，这将有望减少运行时间，因为将考虑较少的集团。
浏览 3提问于2021-09-30得票数 0
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我正在使用我创建的一个常规网络(网格)，它是这样创建的：
import networkx as nx
N=100
def graph_creating(N):
G=nx.grid_2d_graph(N,N)
pos = dict( (n, n) for n in G.nodes() ) #Dictionary of all positions
return G, pos
我有两种迭代代码的方法。在这两种情况下，我都从网络中删除节点并尝试绘制它。根据最初创建网络还是在循环中创建网络，我在绘制网络时会得到不同的行为。
My问题：--我想在第1阶段之后绘制网格，在第2阶段之后绘制，以
浏览 1提问于2015-11-10得票数 2
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我正在比较使用pdist和distance距离矩阵函数处理数据集时得到的Jaccard距离矩阵。我在输出距离矩阵中得到了不同的结果，我不知道为什么。
我认为其中一个原因是：
我的jaccard距离计算的实现是wrong(metric = 'jaccard')和，它们以不同的方式计算jaccard距离(看起来不太可能，因为两者在scipy.spatial.distance)中都在对我的数据做一些事情，可能是一个normalisation )。
正方形的文档对我来说有点过头了，所以可能会发生某种形式的正常化。然而，方型距离矩阵在单元格之间没有相同的相对距离大小，这是令人困惑的(例如
浏览 8提问于2022-01-01得票数 1
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我希望在使用networkx绘制图形时包含边权重标签。我知道如何将draw_networkx_edge_labels命令与draw_networkx_nodes等结合使用，但我想知道是否有一种方法可以在仅使用draw_networkx时简单地添加一个选项。 下面是一个简单的加权无向网络 import networkx as nx
A=npy.matrix([[0,7,7,0,0],[7,0,6,0,0],[7,6,0,2,1],[0,0,2,0,4],[0,0,1,4,0]])
G=nx.from_numpy_matrix(A)
nx.draw_networkx(G, weighted=Tr
浏览 25提问于2019-09-21得票数 0
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当尝试使用jaccard_similarity_score时，我得到了“弃用警告: jaccard_similarity_score已被废弃并被jaccard_score取代。它将在0.23版本中被删除。这种实现对于二进制和多类分类任务具有惊人的行为”。
Jaccard相似性评分的经典解释与不推荐的jaccard_similarity_score的输出相匹配。
但是，jaccard_score和jaccard_similarity_score的结果是不同的(即使尝试不同的参数，如图所示)。
from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score
浏览 7提问于2020-05-14得票数 2
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链接预测以预测没有公共邻域的边缘
、、、、
在软件包networkx“链接预测算法”中记录的图形中，用于链接预测的主要方法包括：
jaccard_coefficient
adamic_adar_index
可以在这里找到。
当我有两个节点而没有任何公共邻居时，所有这些算法都会输出0，因此在用测试数据验证我的机器学习模型时可能会产生数据泄漏。
例如，我将图分为正样本和负样本(二进制预测问题)。正链接(用1表示)来自现有图的边缘，其中负链接是随机生成的(用0表示)。在这些算法(jaccard_coefficient和adamic_adar_index)中，负链接总是输出0，而正链接总是大于0。这个问题类似于物流的倒退。
我也
浏览 2提问于2020-04-14得票数 0
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我想绘制一个网络，这个网络是由python的networkx库创建的： import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
nx.draw(graph, with_labels=True, node_color=setColorMap(graph, nodeDict)) 它工作得很好，但是我需要每秒更新一次，我试着使用 plt.close()
nx.draw(graph, with_labels=True, node_color=setColorMap(graph, nodeDict))
plt.show() 但这似乎并不管用。我已经
浏览 11提问于2019-02-28得票数 0
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我有两个有向网络图，它们的节点和边数相等。
如何比较Networkx中这两种不同图形的结构？节点名称无关紧要。我试着使用的Networkx DiGraph.order()，DiGraph.degree()等，但我的图形的所有参数都是相等的。
以及如何比较两个以上的图的结构，并只找到具有唯一结构的图。在Networkx中有专门的功能吗？
浏览 3提问于2014-06-01得票数 1
利用MinHash算法计算了两组集的相似度。MinHash的计算值与Jaccard相似系数接近。Minhash步骤是：
让f将宇宙的所有带状体(k克)映射到1.2^m
对1.2^m应用随机置换
选择每组排列项的最小索引。
重复步骤2和3，n次。
计算集的最小指数的最小值等于/n的次数(tihs接近Jaccard相似系数)。
为什么该算法对哈希值进行随机排列并选择minHash？为什么不直接从每个集合中选择一个随机散列并对它们进行比较呢？
浏览 0提问于2022-06-11得票数 0
1回答
我希望在NetworkX/OSMnx中从我下载的地理标记语言( )文件中创建一个道路网络图。在经历了一段令人尴尬的长时间之后，多亏了，我意识到这个GML文件格式与NetworkX/OSMnx接受的图形建模语言不一样，并且有一个内置的函数。
这些文件格式对我来说是全新的，所以我想问一下，是否有任何方法将OS的Open数据(即GML格式)加载到NetworkX/OSMnx中，以便对其执行一些网络分析？理想情况下，这将使用Python。
或者，我已经设法直接使用OSMnx从Open数据创建了一个公路网，但我想看看Open数据是否更完整。
浏览 5提问于2021-07-06得票数 1
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我想计算二元矩阵上的不同指数，并在R中找到了几个函数，但我无法使它们一致。我在四个函数中以jaccard系数为例：vegdist()、sim()、designdist()和dist()。我将使用这个结果进行聚类分析。
library(vegan)
library(simba)
#Create random binary matrix
function1 <- function(m, n) {
matrix(sample(0:1, m * n, replace = TRUE), m, n)
}
test <- function1(30, 20)
#Calculate diss
浏览 1提问于2016-03-08得票数 2
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2回答
二部网络投影的图形DB等价物？
、、、、
假设一个网络有两种类型的节点，比如用户和地点，它们的关系是“一直在”。这是一个二分网络，通常由一个模块(如networkx )在两个方向中的任何一个方向上提供网络的“投影”，以便我们可以产生地点网络(具有共同用户数量的链接作为权重)或用户网络(具有具有共同位置数量的链接作为权重)。
如何在图形数据库中生成这样的网络？你能提供最常见的开源软件的例子吗，比如OrientDB，Neo4j，FlockDB...
更具体地说，如何使用gremlin做到这一点？
在这种情况下(gremlin)，我自己粘贴了一个答案，但它是从幸存的节点开始的，从要投影出来的节点开始会更有效率，因为通常第一步是一些间隔子选择
浏览 2提问于2012-05-22得票数 2
1回答
我有一个二分网络，我想数一下网络中的方格数，例如：
import networkx as nx
B=nx.Graph()
B=nx.bipartite.random_graph(100, 100, .05)
我知道networkx有一个计算平方聚类系数的内置方法(封闭4条路径与开放3条路径的份额)，但我只想简单地计算封闭4条路径的数量。有人能想到一个不错的技巧使用内置的功能吗？
浏览 0提问于2021-08-23得票数 1
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我正在尝试使用Numba在python中实现jaccard distance的最快版本
@nb.jit()
def nbjaccard(seq1, seq2):
set1, set2 = set(seq1), set(seq2)
return 1 - len(set1 & set2) / float(len(set1 | set2))
def jaccard(seq1, seq2):
set1, set2 = set(seq1), set(seq2)
return 1 - len(set1 & set2) / float(len(set1 |
浏览 2提问于2017-04-25得票数 3
我想在基于networkx网络的netgraph网络可视化中设置不同的边缘宽度。该怎么做呢？我使用netgraph，因为据我所知，这是唯一一个在两个节点之间显示两个独立箭头的图形包。到目前为止我的代码(pools和processes_weight都是dict)： import networkx as nx
import netgraph
network = nx.MultiDiGraph()
# Add node for each pool
for pool in pools_weight.keys():
network.add_node(pool, size = poo
浏览 69提问于2020-12-18得票数 0
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2回答
我试图用颜色绘制一个简单的网络，但是我给节点的颜色没有显示在图上。
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([
(4, {"color": "red"}),
(5, {"color": "green"}),
])
nx.draw_networkx(G)
绘制此图表：
为什么这些节点不是我分配给它们的颜色？
我正在尝试复制来自的示例
浏览 1提问于2021-04-22得票数 0
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1回答
我有一个dataframe，其中的行数大约是900万行，包含的经度和经度如下所示： ? 并尝试通过应用以下代码，使用OSMnx库获取最近的节点和每个点到最近节点的距离： def nearest_node(Lat,Lon):
nearest_node,dist=ox.get_nearest_node(G, (Lat,Lon), return_dist=True)
return nearest_node
def dist_to_Nnode(Lat,Lon):
nearest_node,dist=ox.get_nearest_node(G, (Lat,Lon)
浏览 11提问于2019-03-16得票数 0
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我正在使用一个引文网络，我想计算在随机游走时，从网络中的任何其他节点访问网络中的给定节点的概率之和。我的理解是，是一个与此概念类似的度量，但它似乎不适用于定向grpahs：
import networkx as nx
import pandas as pd
df = pd.read_csv(open("PATH TO CSV","rb"))
DG = nx.DiGraph()
DG.add_edges_from(zip(df.citing.values, df.cited.values))
largest_component = nx.weakly_conn
浏览 2提问于2014-02-20得票数 1
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1回答
我编写了这个代码来生成具有幂律度分布的无标度网络。
import networkx as nx
import random
N = 1000
exponent = 2.2
test = [int(random.paretovariate(exponent-1)) for i in range(N)]
graph = nx.configuration_model(test)
print("number of self-loops : ", graph.number_of_selfloops())
但我要面对这样的错误：
AttributeError：“MultiGraph”对
浏览 4提问于2020-04-09得票数 0
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文档声称在使用本机投影而不是Cypher投影时具有这样的性能优势，但没有给出多少解释。
自然投影
提供最好的表演..。
Cypher投影
更灵活、更有表现力的方法，不太注重性能。
据我所知，所有预测结果都将是：
图形投影完全存储在内存中，使用为拓扑和属性查找操作优化的压缩数据结构。
那么，为什么性能的提高呢？
另外，假设所获得的性能是用于加载(物化)投影图，还是以后用于处理，例如使用PageRank算法？
浏览 2提问于2020-05-29得票数 3
1回答
这是一个我已经研究了一段时间的问题的后续问题。我有两个问题。其中一个例子是一种对两个tweet有效的算法，我将其修改为测量10个tweet。我想知道我的复习量是多少。我得到了结果，但我想要它测量几条推特的jaccard距离，而不仅仅是返回一个值。因为它返回了一个值，我认为它只是把所有的东西都加起来了。另一个问题是我试图创建一个For循环并分配集群。
我试图找出一个tweet数据集之间的Jaccard距离，然后用Kmeans算法对这些tweet进行聚类。
这是我从以下地方检索数据的地方：
到目前为止，我所拥有的是
install.packages("rjson")
lib
浏览 2提问于2016-04-07得票数 0
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我尝试使用来自python的networkx库，以dataframe的形式从我的数据集中查找所有路径，因为我已经从我所做的工作中附加了捕获的屏幕。
根据网络图，我想列出来自这个网络的所有路径，然后我尝试使用此代码，但它不起作用。
from functools import partial
all_paths = partial(nx.all_simple_paths, graph)
all_paths
for x in partial(nx.all_simple_paths, graph):
print(x)
预期结果的示例如下所示
[[1, 2, 5], [1, 2, 5,
浏览 0提问于2020-02-14得票数 0
2回答
我试图计算源向量和比较向量之间的Jaccard相似度。
首先，使用names_字段(字符串向量)创建一个tibble。使用dplyr的变异，创建一个列表列names_vec，其中每一行现在都是一个向量(向量的每个元素都是一个字母)。
然后，使用列jaccard_sim创建一个新的tibble，用于计算Jaccard的相似度。
source_vec <- c('a', 'b', 'c')
df_comp <- tibble(names_ = c("b d f", "u k g", "m o c&
浏览 6提问于2017-10-23得票数 15
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1回答
为什么结果显示为假？ import networkx as nx
P1 = [1, 2, 3]
P2 = ["a", "b", "c"]
PPI = list(zip(P1, P2))
B = nx.Graph()
B.add_nodes_from(P1, bipartite=0)
B.add_nodes_from(P2, bipartite=1)
B.add_edges_from(PPI)
print(nx.is_connected(B))
浏览 25提问于2020-10-26得票数 0
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我使用Python 3在windows机器上工作，尽管做了很多努力，但没有安装pygraphviz。单独讨论。
我有networkx和graphviz模块.是否有一种在networkx中构建网络图并提取为不使用pygraphviz?的图形显示格式的范例？
drawing.nx_agraph和nx_agraph中的所有相关功能似乎都需要pygraphviz，但我已经习惯了使用networkx并喜欢其中的功能。在networkx的文档中，它甚至表示他们关注的是图形对象的开发，而不是实际的显示。
浏览 1提问于2017-11-13得票数 3
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2回答
大家好，我正在尝试创建一个列表(pd.Series)，通过使用nx.jaccard_coefficient获得一个未来，问题是我得到了一个迭代器，而我不知道如何提取我应该获得的结果。该函数应该返回一个具有3个参数u，v，p的迭代器。
所以我创建了一个压缩列表来提取一些边缘的数据。
future_connections["Jaccard"] = [nx.jaccard_coefficient(G,edge) for edge in
future_connections['index']]
我得
浏览 7提问于2018-02-02得票数 1
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1回答
二部图的连通分支
、、、、
我想使用networkx从二部图中提取连通部分(作为二部图)。但networkx中的连通分支不是用于二部图，而是一般的无向图和有向图。有没有二部图的例子？谢谢。
浏览 21提问于2020-04-18得票数 0
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我有一个双模网络的编辑专家，类似于这样：
person Event
Amy football_game
Sam picnic
Bob art_show
我想在R中对此进行分析，但似乎所有尝试都失败了。将其转换为一个单一模式的网络会遇到内存限制，我不知道如何将它作为二分法在iGraph或tnet中进行分析。
在igraph中，bipartite.projection为我提供了所有的FALSE，用于使用
net <- graph.edgelist(myobject)
在tnet上，我不能将igraph转换成tnet，当我尝试使用原始数据帧时，它会因为图形中的重复而拒
浏览 0提问于2013-03-12得票数 9
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1回答
绘制嵌套网络图
、、、、
我想知道是否有一种方法在python中绘制嵌套的networkx图。
我可以使用networkx中描述的nx.draw_(.)方法调用成功地绘制这些图，但我使用它的情况要求其中一个节点本身是一个图(想象一下顶层的房间网络，在下一层的这些房间中有一个区域/区域网络)。我想用matplotlib或类似的方法来展示这一点。
任何想法都将不胜感激。
浏览 4提问于2015-07-16得票数 4
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我正在使用Python的流行网络库networkx。从下面的代码中，我期望打印的语句是等价的。
import networkx as nx
graph = nx.Graph()
mgraph = nx.MultiDiGraph()
for G in [graph, mgraph]:
G.add_edge(1, 2, weight=4.7)
print(graph.get_edge_data(1, 2))
print(mgraph.get_edge_data(1,2))
不过，我获得以下资料：
{'weight': 4.7}
{0: {'weight
浏览 0提问于2019-09-13得票数 1
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1回答
我将使用python3和networkx模块绘制一个网络。 首先，我很抱歉我不能写任何示例代码，因为我没有收到任何原始数据。 这个网络由3组节点组成，下面是我所想象的。 这是手绘的。 ? 我想参考任何布局或技巧来绘制这种类型的以上。 我知道Multipartite Layouthttps://networkx.org/documentation/stable/auto_examples/drawing/plot_multipartite_graph.html#multipartite-layout，但是我不确定它是否适合我。 谢谢。
浏览 65提问于2020-11-20得票数 1
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正如标题所说，我正在尝试使用Amazon lambda从S3加载NetworkX图形，我想使用gpickle，因为它的文件大小比JSON小得多。通过对this solution稍作调整，我能够很好地加载JSON版本的网络。但是，当我尝试将其调整为使用NetworkX gpickle命令时，如下所示： import boto3
import networkx as nx
s3 = boto3.resource('s3')
my_graph = nx.read_gpickle(s3.Bucket("bucket_name").Object("key_to
浏览 17提问于2019-06-25得票数 0
我一直在使用networkx和mplleaflet在传单地图上绘制我的nx网络。使用我的一个较小的数据集，这是完美的工作。然而，它不会用更大的数据进行缩放。是否可以将我的图形表单networkx导出到geojson，或者将用mplleaflet创建的geojson提取到一个新文件中？我知道networkx中的图形/节点/边可以写入json，但是我的网络包含重要的地理信息，而且由于mplleaflet无法处理大小，所以我想将它导入QGIS。
编辑
用我的一个较小的数据集制作的传单地图可以在这里找到：。
查看html文件本身，我可以看到数据，正如预期的那样，存储为geojson。我尝试了一个简单的
浏览 3提问于2017-04-28得票数 4
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