首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在打印Networkx图的边属性时排序边的顺序

在打印Networkx图的边属性时,可以通过以下步骤来排序边的顺序:

  1. 首先,获取图中所有边的属性值。可以使用Networkx的get_edge_attributes函数来获取边属性字典。
  2. 将边属性字典转换为列表,并按照需要排序的属性进行排序。可以使用Python的sorted函数,并通过key参数指定排序的属性。
  3. 根据排序后的边属性列表,遍历图中的边,并打印边的属性。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import networkx as nx

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加边和属性
G.add_edge('A', 'B', weight=3)
G.add_edge('B', 'C', weight=2)
G.add_edge('C', 'D', weight=1)

# 获取边属性字典
edge_attrs = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')

# 将边属性字典转换为列表,并按照权重进行排序
sorted_attrs = sorted(edge_attrs.items(), key=lambda x: x[1])

# 遍历排序后的边属性列表,并打印边的属性
for edge, weight in sorted_attrs:
    print(f"Edge: {edge}, Weight: {weight}")

输出结果将按照边的权重进行排序:

代码语言:txt
复制
Edge: C -> D, Weight: 1
Edge: B -> C, Weight: 2
Edge: A -> B, Weight: 3

在这个示例中,我们创建了一个有向图,并为每条边添加了一个权重属性。然后,我们使用get_edge_attributes函数获取边属性字典,并将其转换为列表。通过指定key参数为weight,我们按照权重属性对边进行排序。最后,我们遍历排序后的边属性列表,并打印每条边的属性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

设置css属性clear值为什么可清除左右两浮动_clear both

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...DIV+CSS clear both清除产生浮动 我们知道有时使用了css float浮动会产生css浮动,这个时候就需要清理清除浮动,我们就用clear样式属性即可实现。...接下来我们来认识与学习css clear知识与用法 一、clear语法与结构 clear : none | left|right| both 2、clear参数值说明 none :  允许两都可以有浮动对象...both :  不允许有浮动对象 left :  不允许左边有浮动对象 right :  不允许右边有浮动对象 3、clear解释: 该属性值指出了不允许有浮动对象情况,又对象左边不允许有浮动、...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

1.4K30

​以为中心变功能脑网络及其自闭症中应用

滑动窗口变FC (sw-tvFC)已被广泛用于描述大脑网络组织变变化,但也用于研究大脑网络架构波动如何随时间推移而伴随认知过程。此外,tvFC已被证明有助于生成新生物标志物。...估计ETS和sw-tvFC之后,首先,时间序列和滑动窗口- tvfc比较中,我们使用了CN组数据,并比较了ETS和sw-tvFC属性,包括全脑共波动动态、这些共波动受试者之间同步以及高和低振幅波动之间关系...1 滑窗相关法和时间序列计算2.1 时间序列和滑窗-tvFC比较2.2.1 全脑共激活动态为了检验ETS和sw-tvFC整体属性差异,我们首先问这两种方法估计全脑共涨落模式有多相似?...本节中,我们研究了这两种方法捕获共涨落模式如何在不同被试之间同步。为了解决这个问题,我们根据休息和看电影大脑区域集体共同波动来计算受试者之间相似性。...4 平方根(RSS)信号测量全脑共涨落模式峰谷关系2.2 孤独症时间序列2.2.1 自闭症谱系障碍与健康对照波动在前一节中,我们讨论了ETS和sw-tvFC捕捉功能性大脑网络变特征方面的差异

48840

NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析人物关系(上篇)

[权力游戏] 我们都知道《权利游戏》全世界都很多忠实粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源分布式数据库...数据集 本文数据集来源:冰与火之歌第一卷(至第五卷)1 人物集 (点集):书中每个角色建模为一个点,点只有一个属性:姓名 关系集(集):如果两个角色书中发生过直接或间接交互,则有一条只有一个属性...这样点集和集构成一个网络,这个网络存储数据库 Nebula Graph 2中。...Girvan-Newman 算法即是一种基于介数社区发现算法,其基本思想是根据介数中心性(edge betweenness)从大到小顺序不断地将从网络中移除直到整个网络分解为各个社区。...下一篇 本篇主要介绍如何使用 NetworkX,并通过 Gephi 做可视化展示。下一篇将介绍如何通过 NetworkX 访问数据库 Nebula Graph 中数据。 本文代码可以访问5。

2.4K20

NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析人物关系(下篇)

[权力游戏] 在上一篇1中,我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了中的人物关系。本篇中,我们将展示如何通过 NetworkX 访问数据库 Nebula Graph。... NetworkX 中,是由顶点、和可选属性构成数据结构。顶点表示数据,是由两个顶点唯一确定,表示两个顶点之间关系。顶点和也可以拥有更多属性,以存储更多信息。...NetworkX 支持 4 种类型: Graph:无向 DiGraph: 有向 MultiGraph: 多重无向 MultiDiGraph: 多重有向 NetworkX 中创建一个无向... NetworkX 中进行分析 当我们把所有点和数据都按照上述流程读入 NetworkX 后,我们还可以做一些基本分析和计算: 1) 绘制图: nx.draw(G, with_labels=.../test.png') 绘制出来: [NetworkX 绘制] 2) 打印出图中所有点和: print('nodes: ', list(G.nodes)) print('edges: ',

2.4K31

networkx(图论)是什么

对于networkx创建无向,允许一条两个顶点是相同,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条,即出现平行。...)向图中添加多条添加,如果顶点不存在,那么networkx会自动把相应顶点加入到图中。...同时设置属性 ##权重weight是非常有用和常用属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于添加设置权重,该函数参数是三元组,前两个字段是顶点ID属性,用于标识一个...,第三个字段是权重,如下: g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) #增加,也可以一次增加多条...遍历按照优先顺序不同,通常分为深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种方式。

3.9K21

networkx遍历和绘制

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 networkx遍历和绘制 文章目录 networkx遍历和绘制 数据读取后默认标签(labels)为索引,如何使用编号id?...数据读取后,如何得到节点集和集? 如何绘制多样数据读取后默认标签(labels)为索引,如何使用编号id?...例如在读取football数据,其labels都是节点英文名称,这样处理数据不是很方便,往往报错,我们通常习惯处理节点编号从1开始,可以建立label-id反向索引,如果处理数据只需要编号...数据读取后,我们算法中处理数据往往会对节点集和集进行处理,下面提供几种遍历方式: ---- 如何绘制多样?...绘制图,有时我们可能需要为节点着不同颜色,展示不同属性和大小等等,需要为添加不同线型,颜色、粗细等等,这时需要分步绘制,其各类属性如下: # 画点 draw_networkx_nodes(G,

1.8K20

Networkx:Python图论与复杂网络建模工具

我还会分享一些使用 Networkx 可能遇到常见问题,以及如何解决这些问题。希望这篇文章能对你有所帮助。...可以尝试更新 matplotlib 库,或者绘制图形添加 plt.show() 来确保图形能够正确显示。 节点和属性问题:处理节点和属性,可能会遇到无法正确获取或设置属性问题。...这可能是因为创建节点或没有正确设置属性,或者获取属性使用了错误键。确保创建节点或设置了正确属性,并在获取属性使用正确键。...权重问题:处理带权重,可能会遇到无法正确获取或设置权重问题。这可能是因为创建没有正确设置权重,或者获取权重使用了错误键。...确保创建设置了正确权重,并在获取权重使用正确键。 以上是一些使用 Networkx 库可能会遇到问题以及解决方案,希望对你有所帮助。

53810

networkx是什么

对于networkx创建无向,允许一条两个顶点是相同,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条,即出现平行。...)向图中添加多条添加,如果顶点不存在,那么networkx会自动把相应顶点加入到图中。...同时设置属性 ##权重weight是非常有用和常用属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于添加设置权重,该函数参数是三元组,前两个字段是顶点ID属性,用于标识一个...,第三个字段是权重,如下: g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) #增加,也可以一次增加多条...遍历按照优先顺序不同,通常分为深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种方式。

4.8K60

图论与学习(一):基本概念

一个有两个连通分支 如果一个是有顺序配对,则该是有向(directed)。i 入度(in-degree)是指向 i 数量,出度(out-degree)是远离 i 数量。...总结(来自 Neo4J Graph Book) 我们看看如何用 Python 检索一个这些信息: n=34 G_karate.degree() .degree() 属性会返回该每个节点度(相邻节点数量...Erdos-Rényi Python 中,networkx 软件包有用于生成 Erdos-Rényi 内置函数。... p=0.2 和 n=200 ,中心 40 左右 度期望由 (n−1)×p 给出 平均值附近度最多 我们用 Python 来检索这些值: # Get the list of the degrees... Python 中,networkx 软件包有用于生成 Barabasi-Albert 内置函数。

1.9K32

应用软件开发基础知识-数据结构与算法

非线性数据结构树:树是一种非线性表,由节点和组成,每个节点最多有两个子节点。是一种非线性表,由顶点和组成,任意两个顶点之间可以有一条。...常见应用场景包括:存储路径数据,例如地图、交通路线等,社交网络、供应链等,实现图论算法,例如最短路径算法、最小生成树算法等。常用算法排序排序是一种将数据按照特定顺序进行排列过程。...选择数据结构和算法,要综合考虑以下因素:应用程序需求:包括需要处理数据类型、数据规模、数据访问频率等。数据存储方式:不同数据结构有不同存储方式,对数据访问效率也不同。...选择数据结构和算法,要综合考虑应用程序需求和性能,尽量选择既能满足需求又能降低资源占用方案。例如,链表空间占用比数组更高,但链表插入和删除操作比数组更高效。...选择数据结构和算法,要根据应用程序具体需求进行权衡。以下是一些提高应用开发性能和效率建议:使用合适数据类型:使用合适数据类型可以降低应用程序空间占用。

21320

❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络 ❤️

文章目录 一、NetworkX 概述 二、NetworkX安装 三、NetworkX基础知识 1. 创建 2. 网络加点和加 3. 运用布局 四、利用NetworkX实现关联类分析 1....networkx支持创建简单无向、有向和多重图;内置许多标准图论算法,节点可为任意数据;支持任意值维度,功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络结构、动力学及其功能。...创建 可以利用 networkx 创建四种: Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重无向、无多重有向、有多重无向、有多重有向。...'A'), ('E', 'D')] 输出数量:7 四、利用NetworkX实现关联类分析 利用 soccer.csv 中数据,使用 Python NetworkX 包按要求进行绘图。...画网络 提取出数据基础上,通过判断球员是否属于同一俱乐部,绘出随机分布网络、Fruchterman-Reingold 算法排列节点网络与同心圆分布网络

1.7K31

神经网络(01)-学习(上)

是什么? 二. 如何存储? 三. 类型和性质 四. 主要算法 五. 机器学习发展 一. 是什么?...image 一个有两个连通分支 如果一个是有顺序配对,则该是有向(directed)。...我们后面会看到,度直方图相当重要,可用于确定我们看到种类。 ---- 二. 如何存储?...传统同构图(Homogeneous Graph)数据中只存在一种节点和,因此构建神经网络所有节点共享同样模型参数并且拥有同样维度特征空间。...而异构图(Heterogeneous Graph)中可以存在不只一种节点和,因此允许不同类型节点拥有不同维度特征或属性。 ---- 四.

2.8K32

利用Python绘制精美网络关系

我们用它可以将存储邻接表或邻接矩阵里网络可视化。下面给大家看一下我自己画一个例子吧。这样就大概可以了解怎么回事了。 ?...安装其他包时候,将networkx改成其他包名即可。 三、NetworkX基础知识 1.创建 首先我们需要创建一个没有边和节点图形,说白了就是先拿出一张白纸,我们准备白纸上作画了。...import networkx as nx G = nx.Graph()#无多重无向 G = nx.DiGraph()#无多重有向 G = nx.MultiGraph()#有多重无向 G =...常用就是第一种了 2.添加节点 这一步作用就是图中添加节点,我们可以一次添加一个节点,也可以添加一个节点列表 G.add_node()#添加节点1 G.add_nodes_from([,...添加节点属性 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() # 无多重无向 G.add_nodes_from

10.9K41

Python数据分析 利用NetworkX绘制网络

NetworkX 概述 NetworkX 是一个用Python语言开发图论与复杂网络建模工具,内置了常用与复杂网络分析算法,可以方便进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...networkx支持创建简单无向、有向和多重图;内置许多标准图论算法,节点可为任意数据;支持任意值维度,功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络结构、动力学及其功能。...NetworkX基础知识 创建 可以利用networkx创建四种: Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重无向、无多重有向、有多重无向...5 名)构成新 DataFrame,打印其info()。...('samples.xlsx') Jupyter Notebook运行环境里打印其info(),结果如下: [i7c7ww1wri.png] (2) 画网络 提取出数据基础上,通过判断球员是否属于同一俱乐部

7.4K42

深度学习入门教程(二)——模型基础与实现框架

相当于:先用程序搭建起一个结构(即在内存中构建一个),让数据(张量流)按照图中结构顺序进行计算,最终运行出结果。...该OP必须在绘画中使用run方法才能进行真正计算,并输出结果。 2.3 该使用动态还是静态,我需要如何选择? TensorFlow1.13之后,框架是支持静态和动态两种方式。..., anp.size)#打印Numpy变量形状和大小,输出:(2,) 2 二者也都可以通过reshape属性函数进行变形,接上面代码,具体如下: print(x.reshape([1,2]).shape...图中节点和结构是代码中调用nx.petersen_graph所生成。该函数没有参数情况下,会生成10个节点,并且每个节点与周围3个节点相连,共30条。...__version__) NetWorkx库支持四种结构,具体如下: Graph:无多重无向 DiGraph:无多重有向 MultiGraph:有多重无向 MultiDiGraph:有多重有向

3.1K40

NetworkX绘图,更上一层

自我网络图中,一个节点代表自我,其他节点代表与自我有直接联系的人(也被称之为分身),则表示这些联系。...自我网络有助于了解个体社会结构中位置和作用,以及个体如何通过其社交网络影响和受到他人影响。...随机几何图中,节点是根据一定几何过程(通常是泊松点过程)随机分布空间中,而图中则对应于这些节点之间无线连接。...几何距离依赖性:节点间连接(即)通常基于它们之间欧几里得距离,只有当两个节点距离小于某个阈值,它们之间才存在一条。 连通性分析:随机几何常用于分析无线通信网络连通性和覆盖范围。...import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 200个节点随机几何,连接概率阈值为0.125(如果两个节点之间距离小于这个值,它们之间存在一个

10910

图论入门——从基础概念到NetworkX

入门图论及NetworkX使用. 介绍 (Graph)是一种表示对象之间关系抽象数据结构。由节点(Vertex)和(Edge)组成,节点表示对象,表示对象之间关系。...它提供了简单易用接口来处理图论和网络结构。NetworkX适用于处理大型网络结构,并提供了许多内置算法,如路径寻找、构建和修改、节点属性操作等。...控制台输出结果 - 有向 有权(Directed Graph) 创建有权需要添加权重信息,且可视化代码略有不同: import networkx as nx import matplotlib.pyplot...计算全局集聚系数,会考虑图中所有可能连接三元组。全局集聚系数是闭合三元组数量与连接三元组总数量比例。这个比例说明了在所有可能形成三角形节点组合中,有多少实际形成了闭合三角形。...如何查看节点顺序: list(G.nodes()) # [0, 1, 2, 7, 3, 4, 5, 6] 对于1来说,因为节点7添加早,所以排在节点3之前。

70010
领券