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通过NetworkX中的边和节点属性查询图的最佳方法？内容来源于 Stack Overflow，并遵循CC BY-SA 3.0许可协议进行翻译与使用
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使用NetworkX和新建库来进行社交网络分析查询
G2 = nx.MultiDiGraph()
G2.add_node( "UserA", { "type" :"Cat" } )
G2.add_node( "UserB", { "type" :"Dog" } )
G2.add_node( "UserC", { "type" :"Mouse" } )
G2.add_node( "Likes", { "type" :"Feeling" } )
G2.add_node( "Hates", { "type" :"Feeling" } )
G2.add_edge( "UserA", 'Hates' , statementid="1" )
G2.add_edge( "Hates", 'UserB' , statementid="1" )
G2.add_edge( "UserC", 'Hates' , statementid="2" )
G2.add_edge( "Hates", 'UserA' , statementid="2" )
G2.add_edge( "UserB", 'Hates' , statementid="3" )
G2.add_edge( "Hates", 'UserA' , statementid="3" )
G2.add_edge( "UserC", 'Likes' , statementid="3" )
G2.add_edge( "Likes", 'UserB' , statementid="3" )
如下
for node,data in G2.nodes_iter(data=True):
if ( data['type'] == "Cat" ):
# get all edges out from these nodes
#then recursively follow using a filter for a specific statement_id
#or get all edges with a specific statement id
# look for with a node attribute of "cat"
有没有更好的方法来查询？或者是创建自定义迭代来创建子图的最佳做法？
编写一行代码来生成具有特定属性的节点列表或生成器
import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node(1, label='one') G.add_node(2, label='fish') G.add_node(3, label='two') G.add_node(4, label='fish') # method 1 fish = (n for n in G if G.node[n]['label']=='fish') # method 2 fish2 = (n for n,d in G.nodes(data=True) if d['label']=='fish') print(list(fish)) print(list(fish2)) G.add_edge(1,2,color='red') G.add_edge(2,3,color='blue') red = ((u,v) for u,v,d in G.edges(data=True) if d['color']=='red') print(list(red))
可以对这些属性创建一个“反向字典”，
labels = {}
for n, d in G.nodes(data=True):
l = d['label']
labels[l] = labels.get(l, [])
labels[l].append(n)
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是的， 向topic发送消息应该会立即投递到订阅者。您可以检查您配置的队列名称是否正确且是真实存在的队列。如还不能解决您的问题，您可以点击控制台右上角的“工单”，进行问题进一步的排查，腾讯云会有专业的售后24小时为您服务。
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