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我很想将社交平台 API 中的数据加载到 networkx 图中以进行一些分析。但是有问题。 add_node
函数似乎正在输入 I 通过它,因此没有添加任何属性。
来自 API 的数据
以以下形式出现:
data= {'users': [{'1': {'attrib1': 'some value',
'attrib2': 'some other value',
.... etc},
'2': {'attrib1': 'some val',
'attrib2': 'you get the idea',
... etc},
... etc
}]}
dict with one key 'users'
list with one element [0]
a dict of each users with user number as the key
a dict that contains the same id and a load of other attributes
nx.DiGraph
中创建了节点和:
G = nx.DiGraph()
for u in data['users'][0].values():
G.add_node(str(u['id']),attr_dict=u)
G
中测试节点时(例如
nx.get_node_attibutes(G,'firstName')
)似乎没有任何附加到节点的属性。
u
在循环中绝对是一个字典,我已经检查过了。 data
dict 成不同的结构? 最佳答案
我的猜测是您在 attr_dict
中打错了字。 .在您第一次尝试时它可能已经运行良好,您只是“测试节点”并没有非常详尽,因此没有意识到您的错字是什么。
而不是使用 nx.get_node_attibutes(G,'firstName')
-- 即检查某个属性是否存在 -- 您可以使用 G.node
,其中列出了图中的所有节点及其属性。
但是让我们进入正题。交易约add_node
是如果你添加一个节点,你可以将属性和它们的值作为关键字参数对传递。以这个来自 add_node
的代码片段为例文档页面:
G.add_node(3,weight=0.4,UTM=('13S',382871,3972649))
3
到图形并给它一个
weight
值为
0.4
的属性和一个
UTM
以元组为值的属性。如果我们用
G.node
检查它我们看
>>> G.node
{3: {'weight': 0.4, 'UTM': ('13S', 382871, 3972649)}}
key
在节点的属性字典中!
attr_dict
传递时的结果完全相同。 :
>>> G.clear()
>>> G.add_node(3, attr_dict={'weight': 0.4, 'UTM': ('13S',382871,3972649)})
>>> G.node
{3: {'weight': 0.4, 'UTM': ('13S', 382871, 3972649)}}
attr_dict
关键字您的意思是属性名称。下面是一个例子:
>>> G.clear()
>>> G.add_node(3, attr_dict_typo={'weight': 0.4, 'UTM': ('13S',382871,3972649)})
>>> G.node
{3: {'attr_dict_typo': {'weight': 0.4, 'UTM': ('13S', 382871, 3972649)}}}
'firstname'
时与
nx.get_node_attibutes(G,'firstName')
一起存在,该函数查找名为
'firstname'
的键,但只找到
'attr_dict_typo'
,并返回
None
.
关于python-3.x - Networkx add_node 似乎忽略解析为字典的属性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40674597/
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