networkx.exception.NetworkXError: Edge tuple . must be a 2-tuple or 3-tuple.
时间: 2023-11-15 14:56:50 浏览: 144
这个错误是由于在使用 NetworkX 库时,边的元组必须是 2 元组或 3 元组,而你提供的元组不符合要求导致的。可能是你在构建图时出现了错误。你可以检查一下你的代码,看看是否有类似于下面这样的错误:
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2, weight=0.5, color='red', label='edge')
G.add_edge(2, 3, weight=1.0, color='green')
G.add_edge(3, 1, weight=2.0, color='blue')
# 错误的写法
G.add_edge((1, 2, 3))
# 正确的写法
G.add_edge(1, 2)
```
相关问题
上述代码报错:AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'items'
抱歉,我的错误。`nx.all_pairs_dijkstra` 返回的是一个生成器对象,每个元素是一个二元组,表示一个起始节点到其他节点的最短路径和路径长度。因此,需要对生成器对象进行循环遍历,然后再对每个二元组中的第二个元素进行遍历获取每个节点和其对应的最短路径长度。以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx")
edges = []
for i in range(len(df)):
edge = {
"id": df.loc[i, "边的编号"],
"tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
"head": df.loc[i, "边的头节点"],
"length": df.loc[i, "长度"],
"capacity": df.loc[i, "容量"]
}
edges.append(edge)
plt.figure(figsize=(15,15))
G = nx.DiGraph()
for edge in edges:
G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"])
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
#nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3)
plt.show()
all_pairs = nx.all_pairs_dijkstra(G)
rows = []
for start_node, (dist_dict, path_dict) in all_pairs:
for end_node, dist in dist_dict.items():
path_nodes = path_dict[end_node]
path_edges = []
for i in range(len(path_nodes)-1):
tail = path_nodes[i]
head = path_nodes[i+1]
for edge in edges:
if edge["tail"] == tail and edge["head"] == head:
path_edges.append(edge["id"])
break
path_edges_str = ",".join(path_edges)
rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist, '经过的边': path_edges_str})
df_result = pd.DataFrame(rows)
df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)
```
修改后的代码中,我们使用 `nx.all_pairs_dijkstra` 函数计算所有最短路径,并且在计算过程中记录了每个最短路径经过的边的编号。然后将其一起写入Excel文件中。
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'offset'
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'offset' 是一个错误信息,表示在使用一个元组对象时,尝试访问一个名为'offset'的属性,但该属性不存在。这个错误通常发生在调用一个不存在或未被定义的属性时。
根据提供的引用内容,我们可以看到类似的错误信息在不同的情况下出现在不同的库中。在和的引用中,错误信息出现在networkx库中,具体是在绘制图形时的错误。而在的引用中,错误信息出现在Pandas库中,具体是在使用DataFrame时的错误。
可能的原因是代码中使用了一个不存在或未被正确定义的属性,导致出现了这个错误。如果你遇到了这个错误,可以检查以下几个方面:
1. 确保你正确导入了所需的库和模块。例如,在绘制图形时,你需要导入networkx和graphviz相关的模块。在使用DataFrame时,你需要导入Pandas库。
2. 检查代码中使用到的属性是否正确拼写和命名。确保你使用的属性是存在的,并且在正确的上下文中使用。
3. 确保你的代码逻辑正确,没有遗漏或错误地使用属性。
4. 检查你的数据结构。有时,这个错误可能是由于数据类型不匹配或者数据结构不正确导致的。确保你的数据类型和结构与你的代码逻辑相符。
如果你仍然无法解决这个错误,建议参考库的官方文档或者在相关的技术社区寻求帮助,以获取更具体的解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'draw_graphviz'解决方案](https://blog.csdn.net/appleyuchi/article/details/78633911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python报错: list object has no attribute shape的解决](https://download.csdn.net/download/weixin_38748721/13708867)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]