NetworkX(Python):如何通过指定规则更改边的权重

Question

我有一个加权图:

F=nx.path_graph(10)
G=nx.Graph()
for (u, v) in F.edges():
    G.add_edge(u,v,weight=1)

获取节点列表:

[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9)]

我想通过这条规则改变每条边的重量:

删除一个节点,如节点5,清除,edge(4,5)和(5,6)将被删除,每个边的权重将变为:

{#这些边缘位于删除的边缘(4,5)和(5,6)附近

(3,4): '重量'= 1.1,

(6,7): '重量'= 1.1,

#these边缘位于上述边缘附近

(2,3): '重量'= 1.2,

(7,8): '重量'= 1.2,

#these边缘位于上述边缘附近

(1,2): '重量'= 1.3,

(8,9): '重量'= 1.3,

#这边是附近的(1,2)

(0,1): '重量'= 1.4}

怎么写这个算法？

PS:path_graph只是一个例子.我需要一个适合任何图表类型的程序.此外,程序需要是可迭代的,这意味着我每次都可以从原始图中删除一个节点.

问候

Answer 1

您可以将边权重作为G [u] [v] ['weight']或通过迭代边数据来访问.所以你可以,例如

In [1]: import networkx as nx

In [2]: G=nx.DiGraph()

In [3]: G.add_edge(1,2,weight=10)

In [4]: G.add_edge(2,3,weight=20)

In [5]: G[2][3]['weight']
Out[5]: 20

In [6]: G[2][3]['weight']=200

In [7]: G[2][3]['weight']
Out[7]: 200

In [8]: G.edges(data=True)
Out[8]: [(1, 2, {'weight': 10}), (2, 3, {'weight': 200})]

In [9]: for u,v,d in G.edges(data=True):
   ...:     d['weight']+=7
   ...:     
   ...:     

In [10]: G.edges(data=True)
Out[10]: [(1, 2, {'weight': 17}), (2, 3, {'weight': 207})]