nx.from_dict_of_lists

`nx.from_dict_of_lists` 是 NetworkX 中的一个函数，可以从一个字典的列表表示形式中创建一个无向图。具体来说，它将字典中的每个键作为节点，并将相应的值列表作为与该节点相邻的节点列表。这个函数返回一个 NetworkX 的 Graph 对象。

下面是一个简单的例子：

import networkx as nx

# 创建一个字典表示图的邻接表
adj_dict = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['A', 'C'], 'C': ['A', 'B', 'D'], 'D': ['C']}

# 用 from_dict_of_lists 方法创建图
G = nx.from_dict_of_lists(adj_dict)

# 打印图的节点和边信息
print("Nodes:", G.nodes())
print("Edges:", G.edges())

输出结果为：

Nodes: ['A', 'B', 'C', 'D']
Edges: [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C'), ('C', 'D')]

相关问题

G=nx.from_dict_of_lists(graph)报错ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常是因为从字典中创建图时，字典中的某些值列表的长度不是2。在创建图时，字典的键将被视为节点，而值列表将被视为节点的邻居。因此，值列表中的每个元素必须表示一个边，其中包含两个节点，即起始节点和目标节点。

您可以检查一下输入的字典中是否有某些值列表的长度不是2。如果有，您可以通过将其更改为正确的格式来解决这个错误。

features[test_idx_reorder, :] = features[test_idx_range, :] adj = nx.adjacency_matrix(nx.from_dict_of_lists(graph))

这段代码看起来像是将一个图形数据集中的节点特征和邻接矩阵分别存储在features和adj变量中。具体来说，这里使用了一个从字典到列表的转换函数`from_dict_of_lists()`将输入图形数据集转换为一个网络X的图形对象，然后再使用`adjacency_matrix()`函数将其转换为一个稀疏的邻接矩阵。最后，将从测试索引重新排序的特征复制到特征矩阵中。