我想在networkx图中找到'n'个最大加权边。如何实现。我构造了一个图,如下所示:
g_test = nx.from_pandas_edgelist(new_df, 'number', 'contactNumber', edge_attr='callDuration')
现在,我想找到前'n'个边缘权重,即前'n'个callDurations。我还想分析该图以从中找到趋势。请帮助我如何做到这一点。
最佳答案
如果图形存储为g,则可以使用以下命令访问其边缘,包括其属性:
g.edges(data=True)
这将返回一个元组列表。前两个条目是节点,第三个条目是属性的字典,如下所示:
[(a,b,{"callDuration":10}),(a,c,{"callDuration":7})]
您可以像这样基于callDuration属性对列表进行排序:
sorted(g.edges(data=True),key= lambda x: x[2]['callDuration'],reverse=True)
请注意,我们使用反向先查看最大的callDuration边缘。
恐怕您的第二个问题涉及面很广-您可以通过网络来做很多事情!看看像这样的一些教程:
https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-and-analyzing-network-data-with-python
关于python - 在python中的networkx图中查找最大加权边,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/52440518/