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的值为什么时可清除左右两边浮动_clear both

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...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 :  允许两边都可以有浮动对象...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: 该属性的值指出了不允许有浮动对象的边情况,又对象左边不允许有浮动、...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

1.5K30
  • ​以边为中心的时变功能脑网络及其在自闭症中的应用

    滑动窗口时变FC (sw-tvFC)已被广泛用于描述大脑网络组织的时变变化,但也用于研究大脑网络架构的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的生物标志物。...在估计ETS和sw-tvFC之后,首先,在边时间序列和滑动窗口- tvfc的比较中,我们使用了CN组的数据,并比较了ETS和sw-tvFC的属性,包括全脑共波动动态、这些共波动在受试者之间的同步以及高和低振幅边波动之间的关系...图1 滑窗相关法和边时间序列计算2.1 边时间序列和滑窗-tvFC的比较2.2.1 全脑共激活动态为了检验ETS和sw-tvFC的整体属性的差异,我们首先问这两种方法估计的全脑共涨落模式有多相似?...在本节中,我们研究了这两种方法捕获的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时大脑区域的集体共同波动来计算受试者之间的相似性。...图4 平方根(RSS)信号测量的全脑共涨落模式的峰谷关系2.2 孤独症的边时间序列2.2.1 自闭症谱系障碍与健康对照的边波动在前一节中,我们讨论了ETS和sw-tvFC在捕捉功能性大脑网络的时变特征方面的差异

    50940

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

    [权力的游戏] 我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,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的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库...数据集 本文的数据集来源: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(边集):如果两个角色在书中发生过直接或间接的交互,则有一条边;边只有一个属性...这样的点集和边集构成一个图网络,这个网络存储在图数据库 Nebula Graph 2中。...Girvan-Newman 算法即是一种基于介数的社区发现算法,其基本思想是根据边介数中心性(edge betweenness)从大到小的顺序不断地将边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 访问图数据库 Nebula Graph 中的数据。 本文的代码可以访问5。

    2.5K20

    networkx(图论)是什么

    对于networkx创建的无向图,允许一条边的两个顶点是相同的,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条边,即出现平行边。...)向图中添加多条边;在添加边时,如果顶点不存在,那么networkx会自动把相应的顶点加入到图中。...同时设置边得属性 ##边的权重weight是非常有用和常用的属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于在添加边时设置边的权重,该函数的参数是三元组,前两个字段是顶点的ID属性,用于标识一个边...,第三个字段是边的权重,如下: g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) #在增加边时,也可以一次增加多条边...图的遍历按照优先顺序的不同,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

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

    [权力的游戏] 在上一篇1中,我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了的游戏>中的人物关系。在本篇中,我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。...在 NetworkX 中,图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构。顶点表示数据,边是由两个顶点唯一确定的,表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性,以存储更多的信息。...NetworkX 支持 4 种类型的图: Graph:无向图 DiGraph: 有向图 MultiGraph: 多重无向图 MultiDiGraph: 多重有向图 在 NetworkX 中创建一个无向图...在 NetworkX 中进行图分析 当我们把所有点和边数据都按照上述流程读入 NetworkX 后,我们还可以做一些基本的图分析和图计算: 1) 绘制图: nx.draw(G, with_labels=.../test.png') 绘制出来的图: [NetworkX 绘制的图] 2) 打印出图中的所有点和边: print('nodes: ', list(G.nodes)) print('edges: ',

    2.5K31

    networkx之图遍历和图绘制

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 networkx之图遍历和图绘制 文章目录 networkx之图遍历和图绘制 图数据读取后默认标签(labels)为索引,如何使用编号id?...图数据读取后,如何得到节点集和边集? 如何绘制多样的图? 图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数据时,其labels都是节点的英文名称,这样在处理图数据时不是很方便,往往报错,我们通常习惯处理节点的编号从1开始,可以建立label-id的反向索引,如果处理图数据时只需要编号...在图数据读取后,我们在算法中处理数据时往往会对图的节点集和边集进行处理,下面提供几种遍历方式: ---- 如何绘制多样的图?...在绘制图时,有时我们可能需要为节点着不同的颜色,展示不同属性和大小等等,需要为边添加不同的线型,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,

    1.9K20

    Networkx:Python的图论与复杂网络建模工具

    我还会分享一些在使用 Networkx 时可能遇到的常见问题,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,或者在绘制图形时添加 plt.show() 来确保图形能够正确显示。 节点和边的属性问题:在处理节点和边的属性时,可能会遇到无法正确获取或设置属性的问题。...这可能是因为在创建节点或边时没有正确设置属性,或者在获取属性时使用了错误的键。确保在创建节点或边时设置了正确的属性,并在获取属性时使用正确的键。...权重问题:在处理带权重的图时,可能会遇到无法正确获取或设置权重的问题。这可能是因为在创建边时没有正确设置权重,或者在获取权重时使用了错误的键。...确保在创建边时设置了正确的权重,并在获取权重时使用正确的键。 以上是一些使用 Networkx 库可能会遇到的问题以及解决方案,希望对你有所帮助。

    88710

    networkx是什么

    对于networkx创建的无向图,允许一条边的两个顶点是相同的,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条边,即出现平行边。...)向图中添加多条边;在添加边时,如果顶点不存在,那么networkx会自动把相应的顶点加入到图中。...同时设置边得属性 ##边的权重weight是非常有用和常用的属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于在添加边时设置边的权重,该函数的参数是三元组,前两个字段是顶点的ID属性,用于标识一个边...,第三个字段是边的权重,如下: g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) #在增加边时,也可以一次增加多条边...图的遍历按照优先顺序的不同,通常分为深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种方式。

    4.9K60

    图论与图学习(一):图的基本概念

    一个有两个连通分支的图 如果一个图的边是有顺序的配对,则该图是有向的(directed)。i 的入度(in-degree)是指向 i 的边的数量,出度(out-degree)是远离 i 的边的数量。...总结(来自 Neo4J Graph Book) 我们看看如何用 Python 检索一个图的这些信息: n=34 G_karate.degree() .degree() 属性会返回该图的每个节点的度(相邻节点的数量...Erdos-Rényi 图 在 Python 中,networkx 软件包有用于生成 Erdos-Rényi 图的内置函数。...在 p=0.2 和 n=200 时,中心在 40 左右 度期望由 (n−1)×p 给出 平均值附近的度最多 我们用 Python 来检索这些值: # Get the list of the degrees...在 Python 中,networkx 软件包有用于生成 Barabasi-Albert 图的内置函数。

    1.9K32

    应用软件开发的基础知识-数据结构与算法

    非线性数据结构树:树是一种非线性表,由节点和边组成,每个节点最多有两个子节点。图:图是一种非线性表,由顶点和边组成,任意两个顶点之间可以有一条边。...图的常见应用场景包括: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。常用的算法排序:排序是一种将数据按照特定顺序进行排列的过程。...在选择数据结构和算法时,要综合考虑以下因素:应用程序的需求:包括需要处理的数据类型、数据规模、数据访问频率等。数据的存储方式:不同的数据结构有不同的存储方式,对数据的访问效率也不同。...在选择数据结构和算法时,要综合考虑应用程序的需求和性能,尽量选择既能满足需求又能降低资源占用的方案。例如,链表的空间占用比数组更高,但链表的插入和删除操作比数组更高效。...在选择数据结构和算法时,要根据应用程序的具体需求进行权衡。以下是一些提高应用开发性能和效率的建议:使用合适的数据类型:使用合适的数据类型可以降低应用程序的空间占用。

    30120

    使用Python实现网络数据的可视化:NetworkX与Plotly的应用探索

    但是,Matplotlib在处理大型和复杂网络时可能表现不佳。这时,Plotly可以提供更强大的交互式可视化功能。...四、进阶可视化示例在前面的示例中,我们展示了如何创建一个基本的网络图。在实际应用中,我们可能需要展示更加复杂的网络结构,并添加更多的视觉元素来帮助理解网络数据。...以下将介绍如何使用NetworkX和Plotly创建一个更复杂的网络图,并添加节点的属性和标签。1. 创建带有属性的网络我们首先创建一个包含节点属性和边权重的图。...总结在本文中,我们介绍了如何使用Python中的NetworkX和Plotly库来进行网络数据的可视化。通过创建和操作包含节点和边的图结构,我们能够有效地展示和分析复杂的网络结构。...我们进一步探讨了如何在网络图中添加节点属性和边权重,以更直观地展示网络的结构和特点。通过节点的颜色区分分组、边的粗细表示连接强度,使网络图更加清晰和易于理解。

    32020

    ❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络图 ❤️

    文章目录 一、NetworkX 概述 二、NetworkX的安装 三、NetworkX基础知识 1. 创建图 2. 网络图的加点和加边 3. 运用布局 四、利用NetworkX实现关联类分析 1....networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图;内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据;支持任意的边值维度,功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。...创建图 可以利用 networkx 创建四种图: Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。...'A'), ('E', 'D')] 输出边的数量:7 四、利用NetworkX实现关联类分析 利用 soccer.csv 中的数据,使用 Python 的 NetworkX 包按要求进行绘图。...画网络图 在提取出的数据的基础上,通过判断球员是否属于同一俱乐部,绘出随机分布网络图、Fruchterman-Reingold 算法排列节点网络图与同心圆分布网络图。

    2K31

    图神经网络(01)-图与图学习(上)

    图是什么? 二. 如何存储图? 三. 图的类型和性质 四. 主要的图算法 五. 图机器学习的发展 一. 图是什么?...image 一个有两个连通分支的图 如果一个图的边是有顺序的配对,则该图是有向的(directed)。...我们后面会看到,度的直方图相当重要,可用于确定我们看到的图的种类。 ---- 二. 如何存储图?...传统同构图(Homogeneous Graph)数据中只存在一种节点和边,因此在构建图神经网络时所有节点共享同样的模型参数并且拥有同样维度的特征空间。...而异构图(Heterogeneous Graph)中可以存在不只一种节点和边,因此允许不同类型的节点拥有不同维度的特征或属性。 ---- 四.

    2.8K32

    利用Python绘制精美网络关系图

    我们用它可以将存储在邻接表或邻接矩阵里的网络图可视化。下面给大家看一下我自己画的一个例子吧。这样就大概可以了解怎么回事了。 ?...安装其他包的时候,将networkx改成其他包名即可。 三、NetworkX基础知识 1.创建图 首先我们需要创建一个没有边和节点的图形,说白了就是先拿出一张白纸,我们准备在白纸上作画了。...import networkx as nx G = nx.Graph()#无多重边无向图 G = nx.DiGraph()#无多重边有向图 G = nx.MultiGraph()#有多重边无向图 G =...常用的就是第一种图了 2.添加节点 这一步的作用就是在图中添加节点,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() # 无多重边无向图 G.add_nodes_from

    11.2K41

    Python数据分析 利用NetworkX绘制网络图

    NetworkX 概述 NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图;内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据;支持任意的边值维度,功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。...NetworkX基础知识 创建图 可以利用networkx创建四种图: Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图...5 名)构成新的 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) 画网络图 在提取出的数据的基础上,通过判断球员是否属于同一俱乐部

    7.8K42

    图深度学习入门教程(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图),让数据(张量流)按照图中的结构顺序进行计算,最终运行出结果。...该OP必须在绘画中使用run方法才能进行真正的计算,并输出结果。 2.3 该使用动态图还是静态图,我需要如何选择? 在TensorFlow1.13之后,框架是支持静态图和动态图两种方式的。..., anp.size)#打印Numpy变量的形状和大小,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...图中图节点和边的结构是代码中调用nx.petersen_graph所生成的。该函数在没有参数的情况下,会生成10个节点,并且每个节点与周围3个节点相连,共30条边。...__version__) 在NetWorkx库支持四种图结构,具体如下: Graph:无多重边无向图 DiGraph:无多重边有向图 MultiGraph:有多重边无向图 MultiDiGraph:有多重边有向图

    3.2K40

    图论入门——从基础概念到NetworkX

    入门图论及NetworkX的使用. 介绍 图(Graph)是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点(Vertex)和边(Edge)组成,节点表示对象,边表示对象之间的关系。...它提供了简单易用的接口来处理图论和网络结构。NetworkX适用于处理大型网络结构,并提供了许多内置的图算法,如路径寻找、图的构建和修改、节点属性操作等。...控制台输出结果 - 有向图 有权图(Directed Graph) 创建有权图时需要添加权重信息,且可视化的代码略有不同: import networkx as nx import matplotlib.pyplot...在计算图的全局集聚系数时,会考虑图中所有可能的连接三元组。全局集聚系数是闭合三元组数量与连接三元组总数量的比例。这个比例说明了在所有可能形成三角形的节点组合中,有多少实际形成了闭合的三角形。...如何查看节点的顺序: list(G.nodes()) # [0, 1, 2, 7, 3, 4, 5, 6] 对于图1来说,因为节点7添加的早,所以排在节点3之前。

    1.3K10
    领券