python - 在defaultdict中把一个元素放在正确的位置

Question

大家好，我是 Python 的新手，我正在尝试创建我的第一个程序来查找具有 +1 符号的节点集群。我有一个包含 3 列(起始节点、结束节点、节点之间的符号)的文件，如下所示:

1   2   1
1   3   1
2   3   1
2   4   -1
2   5   1
3   6   -1
4   7   -1
4   9   -1

我创建图表并将所有邻接保存在字典中。现在我想在另一个字典(defaultdict(list))中保存所有 super 节点(它们之间有+1符号的团队节点)。所以我写了下面的代码:

G = nx.Graph()
G = nx.read_edgelist('example.txt', delimiter='\t', nodetype=int, data=(('sign', int),))
adjacencies = {}
supernodes = defaultdict(list)

for i in G.nodes:
    adjacencies[i] = list(G.neighbors(i))


flag = 0
if flag == 0:
    for node in G.nodes:
        supernodes[node].append(node)
        flag = 1
        break
else:
    for i in G.nodes():
        for j in adjacencies[i]:
            if G.get_edge_data(i,j) == 1:
                for v in supernodes.values():

我在这里停止代码，因为我不知道如何将元素放在 dict 的正确位置。我想做的步骤是:我有这样的 super 节点:

1 : [1,2,3,5]
2 : [4]
3 : [6,8]

等等

1. check if edge(i,j) is +1 and then
2.      if i is in supernodes then add j in the same list where i is
3.      if j is in supernodes then add i in the same list where j is
4.      if i and j is not in supernodes the add a new list in supernodes and add 
        i,j elements

Answer 1

您想使用 collections.defaultdict 的任何特定原因？

无论您使用defaultdict 还是常规dict，您都可以使用以下代码找到您的 super 节点。 setdefault 方法适用于两者。查看 setdefault 做了什么 here .

G = nx.read_edgelist('example.txt', delimiter='\t', nodetype=int, data=(('sign', int),))

supernodes = dict()
for edge in G.edges(data='sign'):
    sign = edge[2]
    if sign == 1:
        node1 = edge[0]
        node2 = edge[1]
        supernodes.setdefault(node1, [node1])
        supernodes.setdefault(node2, [node2])
        supernodes[node1].append(node2)
        supernodes[node2].append(node1)

[edit] 查看图形并理解 OP 想要什么，这是一种方法:

import networkx as nx

G = nx.read_edgelist('example.txt', delimiter='\t', nodetype=int, data=(('sign', int),))
G1 = nx.Graph()
G1.add_weighted_edges_from([edge for edge in G.edges(data='sign') if edge[2]==1])
G1.add_nodes_from(list(G.nodes))
supernodes = list(nx.connected_components(G1))

supernodes 是一组集合的列表，其中每组节点都是图片中的一个 blob。