如何通过txt文档格式，对networkx作为输入，边带权重

可以使用Python中的`read_edgelist`函数从txt文件中读取带权重的边列表。该函数可以将txt文件中的每一行解释为一个边，其中第一列是源节点，第二列是目标节点，第三列是边的权重。

以下是一个示例代码：

import networkx as nx

# 从文件中读取边列表
with open('edges.txt', 'r') as f:
    edges = [tuple(map(int, line.strip().split())) for line in f]

# 创建有权图
G = nx.Graph()

# 添加边
for edge in edges:
    G.add_edge(edge[0], edge[1], weight=edge[2])

# 打印图的边与权重
for u, v, weight in G.edges.data('weight'):
    print(f'({u}, {v}) - {weight}')

假设文件`edges.txt`包含以下内容：

1 2 3
1 3 4
2 3 1

运行上述代码将输出：

(1, 2) - 3
(1, 3) - 4
(2, 3) - 1

其中每一行表示一条边，第一列是源节点，第二列是目标节点，第三列是边的权重。代码利用`map`函数将每行转换为一个整数元组，并使用`add_edge`方法将带权重的边添加到图中。最后，使用`edges.data`方法打印图的边与权重。

相关问题

networkx对边权重设置以及对图进行加权，代码示范

在networkx中，可以使用`add_weighted_edges_from`方法来添加带权边。示例代码如下：

import networkx as nx

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加带权边
G.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (2, 3, 0.75)])

# 输出边权重
for u, v, weight in G.edges.data('weight'):
    print(f"({u}, {v}): {weight}")

输出结果为：

(1, 2): 0.5
(2, 3): 0.75

另外，我们也可以在创建图的时候指定边的权重，示例代码如下：

import networkx as nx

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加带权边
G.add_edge(1, 2, weight=0.5)
G.add_edge(2, 3, weight=0.75)

# 输出边权重
for u, v, weight in G.edges.data('weight'):
    print(f"({u}, {v}): {weight}")

输出结果与前面示例相同。

如何用networkx获取加权网络中特定边的权重

你可以使用网络图库networkx中的get_edge_data方法来获取加权网络中特定边的权重。例如，假设你的图形对象为G，特定的节点对为u和v，则可以使用以下命令获取其权重：

G.get_edge_data(u,v)['weight']