上下文 :我正在尝试运行另一位研究人员的代码 - 它描述了湾区道路网络的交通模型，该模型易受地震危害。我是 Python 的新手，因此非常感谢调试以下错误的一些帮助。
问题 :当我按照 README 中的说明尝试运行随文件提供的示例数据的代码时，出现以下错误。
DN0a226926:quick_traffic_model gitanjali$ python mahmodel_road_only.py
You are considering 2 ground-motion intensity maps.
You are considering 1743 different site locations.
You are considering 2 different damage maps (1 per ground-motion intensity map).
Traceback (most recent call last):
File "mahmodel_road_only.py", line 288, in <module>
main()
File "mahmodel_road_only.py", line 219, in main
G = get_graph()
File "mahmodel_road_only.py", line 157, in get_graph
G = add_superdistrict_centroids(G)
File "mahmodel_road_only.py", line 46, in add_superdistrict_centroids
G.add_node(str(1000000 + i))
File "/Library/Python/2.7/site-packages/networkx-2.0-py2.7.egg/networkx/classes/digraph.py", line 412, in add_node
if n not in self._succ:
AttributeError: 'DiGraph' object has no attribute '_succ'
调试 :基于其他一些问题，此错误似乎源于 networkx 版本(我使用的是 2.0)或 Python 版本(我使用的是 2.7.10)的问题。我浏览了 the migration guide cited in other questions，在 mahmodel_road_only.py 中没有发现我需要更改的内容。我还检查了 digraph.py 文件，发现定义了 self._succ。我还检查了 get_graph() 的定义，如下所示，它调用了 networkx，但没有看到任何明显的问题。
def get_graph():
import networkx
'''loads full mtc highway graph with dummy links and then adds a few
fake centroidal nodes for max flow and traffic assignment'''
G = networkx.read_gpickle("input/graphMTC_CentroidsLength3int.gpickle")
G = add_superdistrict_centroids(G)
assert not G.is_multigraph() # Directed! only one edge between nodes
G = networkx.freeze(G) #prevents edges or nodes to be added or deleted
return G
问题 : 我该如何解决这个问题？是更改 Python 或 Networkx 版本的问题吗？如果没有，您可以推荐哪些后续步骤进行调试？
最佳答案
我相信你的问题类似于 AttributeError: 'DiGraph' object has no attribute '_node'
问题是正在调查的图是在 networkx 1.x 中创建的，然后被腌制。该图然后具有 networkx 1.x 对象具有的属性。我相信这也发生在你身上。
您现在已经打开它，并且正在将 networkx 2.x 中的工具应用于该图。但是这些工具假定它是一个 networkx 2.x DiGraph，具有 2.x DiGraph 中预期的所有属性。特别是它期望为节点定义 _succ，而 1.x DiGraph 没有。
所以这里有两种我认为可行的方法:
短期解决方案
删除 networkx 2.x 并替换为 networkx 1.11。
这不是最佳选择，因为 networkx 2.x 更强大。此外，在 2.x 和 1.x 中编写的代码(遵循您提到的迁移指南)在 1.x 中效率较低(例如，1.x 代码在某些地方使用列表和2.x 代码正在使用生成器)。
长期解决方案
将 1.x 图形转换为 2.x 图形(我无法轻松测试，因为目前我的计算机上没有 1.x - 如果有人尝试此操作，请发表评论说这是否有效以及是否您的网络已加权):
#you need commands here to load the 1.x graph G
#
import networkx as nx #networkx 2.0
H = nx.DiGraph() #or Graph for someone else with this problem.
H.add_nodes_from(G.nodes(data=True))
H.add_edges_from(G.edges(data=True))
data=True 用于确保保留任何边/节点权重。 H 现在是 networkx 2.x 有向图，边和节点具有 G 的任何属性。 networkx 2.x 命令应该可以处理它。奖励长期解决方案
联系其他研究人员并警告他/她代码示例现已过时。
关于python - networkx 有向图属性错误 self._succ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49016596/