nx.DiGraph()排序

nx.DiGraph()是NetworkX库中的有向图类，可以使用拓扑排序算法进行排序。

拓扑排序算法可以在有向无环图（DAG）上进行排序，即按顺序确定每个节点的排列顺序，使得对于每条边 (u, v)，节点 u 在排列中都出现在节点 v 的前面。

下面是使用拓扑排序算法对nx.DiGraph()进行排序的示例代码：

import networkx as nx

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1,2), (1,3), (2,4), (3,4)])

# 拓扑排序
sorted_nodes = list(nx.topological_sort(G))

# 输出排序结果
print(sorted_nodes)  # [1, 3, 2, 4]

在上面的代码中，我们首先创建了一个有向图，并添加了一些边。然后使用`nx.topological_sort()`方法对图进行拓扑排序，并将排序结果存储在`sorted_nodes`变量中。最后，我们输出了排序结果，即每个节点的排列顺序。

注意，如果图中存在环路，则无法进行拓扑排序。在这种情况下，拓扑排序算法会抛出一个异常。

相关问题

nx.DiGraph

nx.DiGraph是NetworkX库中的一个类，用于表示有向图（Directed Graph）。它是一个有向图数据结构，可以用于存储和操作有向图的节点和边。

在nx.DiGraph中，节点可以是任意可哈希的对象，例如整数、字符串或自定义对象。边是由节点对表示的有序对，其中第一个节点是起始节点，第二个节点是目标节点。可以为每条边添加属性，例如权重或标签。

nx.DiGraph提供了一系列方法来操作有向图，例如添加节点、添加边、删除节点、删除边、遍历节点和边等。它还支持许多图算法和图分析工具，例如最短路径算法、连通性检测、拓扑排序等。

import networkx as nx # 创建一个有向图 G = nx.DiGraph() # 添加边 for index, row in df.iterrows(): G.add_edge(row['尾节点'], row['头节点'], length=row['长度'], capacity=row['容量']) # 计算所有节点之间的最短路径 shortest_paths = dict(nx.floyd_warshall(G, weight='length')) # 获取起始节点和目标节点之间的最短路径 path = nx.shortest_path(G, source='起始节点', target='目标节点', weight='length')# 初始化每条边的使用次数为0 edge_count = {} for index, row in df.iterrows(): edge_count[(row['尾节点'], row['头节点'])] = 0 # 计算每条边被使用的次数 for i in range(len(path)-1): edge_count[(path[i], path[i+1])] += 1 # 按照使用次数对所有边进行排序 sorted_edges = sorted(edge_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 显示排序结果 for edge, count in sorted_edges: print(edge, count)报错TypeError: 'module' object is not callable，如何解决

这个错误可能是因为你的代码中使用了与模块同名的变量或函数名。

首先，确保你已经正确导入了 `networkx` 模块。如果你的代码中有同名的变量或函数，可以修改变量名或函数名，避免与模块名相同。

如果以上方法都不行，可以尝试使用完整的模块名称 `nx.shortest_path` 来调用函数，例如：

path = nx.shortest_path(G, source='起始节点', target='目标节点', weight='length')

另外，你的代码中使用了 `nx.floyd_warshall` 函数来计算所有节点之间的最短路径，因此你可以使用 `shortest_paths` 字典来获取节点之间的最短路径，而不是使用 `nx.shortest_path` 函数。例如：

path = shortest_paths['起始节点']['目标节点']

最后，你的代码中使用了 `edge_count.items()` 来获取边的使用次数，但是 `edge_count` 是一个字典，应该使用 `edge_count.items()`。例如：

sorted_edges = sorted(edge_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

如果还有问题，请提供更多的错误信息和代码上下文，以便更好地解决问题。