c = sorted(nx.weakly_connected_components(G_tmp), key=len, reverse=True) wcc_set = c[0] G = G_tmp.subgraph(wcc_set) print(nx.info(G))啥意思
时间: 2024-03-27 12:42:06 浏览: 11
这段代码用于从有向图 `G_tmp` 中提取最大的弱连通分量,并创建一个新的有向图对象 `G`,该对象包含了原有向图中最大的弱连通分量。具体实现步骤如下:
1. `sorted(nx.weakly_connected_components(G_tmp), key=len, reverse=True)`:使用 `nx.weakly_connected_components` 函数计算有向图 `G_tmp` 中的弱连通分量,并对分量按照大小进行排序。`key=len` 表示按照分量中节点数的大小进行排序,`reverse=True` 表示按照从大到小的顺序进行排序。排序后的结果保存在变量 `c` 中。
2. `wcc_set = c[0]`:获取分量大小最大的弱连通分量,即 `c` 中的第一个元素,并将其保存在变量 `wcc_set` 中。
3. `G = G_tmp.subgraph(wcc_set)`:使用 `subgraph` 方法从有向图 `G_tmp` 中提取包含节点集合 `wcc_set` 中所有节点的子图,并将其保存在变量 `G` 中。
4. `print(nx.info(G))`:使用 `nx.info` 函数输出变量 `G` 的基本信息,包括节点数、边数、平均度数等。该语句用于检查提取的子图 `G` 是否合理。
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centrality = nx.degree_centrality(graph) nx.set_node_attributes(graph, centrality, 'centrality') degrees = sorted(centrality.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) for item in degrees[0:10]: print (item)
这段代码使用了 NetworkX 库中的 `degree_centrality` 函数计算了图中每个节点的度中心性(degree centrality),然后将该结果作为节点属性添加到图中:
```python
centrality = nx.degree_centrality(graph) # 计算度中心性
nx.set_node_attributes(graph, centrality, 'centrality') # 将结果添加到节点属性中
```
接着,代码对节点进行排序并输出前10个节点的度中心性,以便观察最重要的节点:
```python
degrees = sorted(centrality.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) # 对节点按度中心性进行排序
for item in degrees[0:10]: # 输出前10个节点
print(item)
```
其中,`sorted` 函数对字典进行排序,`itemgetter` 函数指定以字典的第二个值(即度中心性)进行排序,`reverse=True` 表示按从大到小的顺序排列。最后,代码输出前10个节点的度中心性。
3.假如我们有名为df的Series类型的数据,但是df中的标签不是按顺序排列的,如果我们想要令df的标签按升序进行排列,我们不应 该用以下哪一代码? A.Sorted_df= df.sort_values() B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()
正确答案是 B. sorted_df = df.sort_values(ascending=False)。
sort_values() 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序,按照指定的排序方式进行排序,默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序,应该将参数 `ascending` 设置为 `False`,而不是 `True`。因此,选项 B 中的代码是错误的。
正确的选项是 A、C 和 D,它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中:
- A. Sorted_df = df.sort_values() 可以按照升序对 df 进行排序,返回一个新的按标签排序后的 Series;
- C. sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 和 A 的效果相同,可以按照升序对 df 进行排序;
- D. sorted_df = df.reindex() 可以对 df 进行重新索引,如果不指定索引顺序,则会按照升序对标签进行排序。