networkx中单位权公式ui=si/ki,其中,si表示节点i的点强度,ki表示节点i的度,点强度公式已知,一次求出所有节点对应的ui代码应该怎么写
时间: 2024-04-15 14:28:00 浏览: 111
你可以使用 NetworkX 库中的 `degree` 方法来获取每个节点的度数,并结合节点的强度属性,计算出每个节点的单位权 `ui`。以下是一个示例代码:
```python
import networkx as nx
def calculate_ui(graph):
ui_values = {}
for node in graph.nodes:
si = graph.nodes[node]['strength']
ki = graph.degree[node]
ui = si / ki
ui_values[node] = ui
return ui_values
# 假设你已经创建了一个有强度属性的图 G,并且已经在每个节点上添加了 'strength' 属性
# 计算所有节点的单位权 ui
ui_values = calculate_ui(G)
print(ui_values)
```
在这个示例代码中,我们定义了一个 `calculate_ui` 函数,它遍历图的所有节点,并根据节点的强度属性和度数计算出每个节点的单位权 `ui`。最后,我们打印输出了所有节点的单位权值。请确保在运行代码之前,已经正确设置了节点的强度属性和添加了 'strength' 属性。
相关问题
Yi=∑(Wij/si)^2,在这个公式中,Wij指节点i和节点j之间的权重,si代表节点i的强度,节点j是节点i的邻近节点,求和范围是i节点的所有邻近节点j,一次求出所有yi值,那么在networkx中它的代码应该是怎样的?
在networkx中,可以使用以下代码计算给定公式中的所有yi值:
```python
import networkx as nx
def calculate_yi(graph):
yi_values = {}
for node in graph.nodes:
yi = 0
for neighbor in graph.neighbors(node):
wij = graph[node][neighbor]['weight']
si = graph.nodes[node]['strength']
yi += (wij / si) ** 2
yi_values[node] = yi
return yi_values
# 创建一个有权重和强度属性的有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加节点和边以及对应的权重和强度属性
G.add_edge(1, 2, weight=0.5)
G.add_edge(1, 3, weight=0.7)
G.add_edge(2, 3, weight=0.3)
G.add_edge(2, 4, weight=0.8)
G.add_edge(3, 4, weight=0.6)
G.nodes[1]['strength'] = 1.2
G.nodes[2]['strength'] = 0.9
G.nodes[3]['strength'] = 1.5
G.nodes[4]['strength'] = 1.0
# 计算所有yi值
yi_values = calculate_yi(G)
print(yi_values)
```
请注意,此代码假设图是有向图。如果图是无向图,可以使用`nx.Graph()`代替`nx.DiGraph()`。另外,代码中的权重和强度属性仅作示例使用,你可以根据实际情况进行修改。
networkx 点的属性_在NetworkX中按边和节点属性查询图的最佳实践
在 NetworkX 中,可以为每个节点设置属性,并且还可以为每条边设置属性。要查询具有特定节点或边属性的图,可以使用 NetworkX 的 `get_node_attributes` 和 `get_edge_attributes` 方法来检索节点和边属性的字典。以下是一个示例:
```python
import networkx as nx
# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加节点并设置属性
G.add_node(1, name='Alice', age=25)
G.add_node(2, name='Bob', age=30)
G.add_node(3, name='Charlie', age=35)
# 添加边并设置属性
G.add_edge(1, 2, weight=0.5)
G.add_edge(2, 3, weight=2.0)
G.add_edge(3, 1, weight=1.5)
# 检索所有节点的属性字典
node_attrs = nx.get_node_attributes(G, 'name')
print(node_attrs) # {1: 'Alice', 2: 'Bob', 3: 'Charlie'}
# 检索所有边的属性字典
edge_attrs = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
print(edge_attrs) # {(1, 2): 0.5, (2, 3): 2.0, (3, 1): 1.5}
# 检索具有特定节点属性的节点
nodes_with_age_30 = [n for n, attrs in G.nodes(data=True) if attrs['age'] == 30]
print(nodes_with_age_30) # [2]
# 检索具有特定边属性的边
edges_with_weight_2 = [(u, v) for u, v, attrs in G.edges(data=True) if attrs['weight'] == 2.0]
print(edges_with_weight_2) # [(2, 3)]
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个有向图,并为每个节点和边设置了属性。然后,我们使用 `get_node_attributes` 和 `get_edge_attributes` 方法检索节点和边属性的字典。最后,我们使用列表推导式检索具有特定节点或边属性的节点或边。
这是查询具有特定节点或边属性的图的最佳实践之一。