nd_nodes = [x for x in self.aoi.graph.nodes() if self.aoi.graph.nodes[x]["pos"] in self.aoi.depots]， I_NODE = {"size": 60, "color": 'r', "label": " ", "shape": "+"}如果需要I_NODE中的"label"按照nd_nodes中的节点在原始图中的顺序生成标签，如何写程序

您可以按照以下步骤编写程序以生成I_NODE中的"label"：

1.创建一个空的标签列表label_list。

2.遍历nd_nodes列表中的每个节点，获取其在原始图中的顺序。

3.将顺序添加到label_list中。

4.最后将label_list作为I_NODE中"label"的值。

下面是一个可能的Python代码实现：

label_list = []
for node in nd_nodes:
    index = list(self.aoi.graph.nodes).index(node)
    label_list.append(str(index + 1))
I_NODE["label"] = label_list

这个代码假设每个节点在原始图中的顺序是节点名称列表中的索引加1。如果节点名称是数字，则需要将索引加1转换为字符串。最后，将生成的标签列表作为I_NODE字典中"label"的值。

相关问题

nd_nodes = [x for x in self.aoi.graph.nodes() if self.aoi.graph.nodes[x]["pos"] in self.aoi.depots] I_NODE = {"size": 60, "color": 'r', "label": "".join([r"$\mathit{C}_{" + str(node + 1) + "}$\n" for node in nd_nodes]), "shape": "+"}，为什么"label"的序号乱序？

根据代码中的信息，节点的标签是根据nd_nodes列表中的节点顺序生成的。因为nd_nodes列表是根据self.aoi.depots中节点的位置生成的，而这些节点的顺序可能是无序的。因此，生成的标签序号可能是乱序的。如果你希望按照节点在原始图中的顺序生成标签，可以使用self.aoi.depots的index方法，这将返回节点在self.aoi.depots中的索引，然后使用该索引按照顺序生成标签。

以下代码主要功能：class Community(): ''' use set operation to optimize calculation ''' def init(self,G,alpha=1.0): self._G = G self._alpha = alpha self._nodes = set() self._k_in = 0 self._k_out = 0 def add_node(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) node_k_in = len(neighbors & self._nodes) node_k_out = len(neighbors) - node_k_in self._nodes.add(node) self._k_in += 2node_k_in self._k_out = self._k_out+node_k_out-node_k_in def remove_node(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) community_nodes = self._nodes node_k_in = len(neighbors & community_nodes) node_k_out = len(neighbors) - node_k_in self._nodes.remove(node) self._k_in -= 2node_k_in self._k_out = self._k_out - node_k_out+node_k_in

这段代码定义了一个名为Community的类，用于社区检测。该类具有以下功能：

- 初始化函数init(self,G,alpha=1.0)，其中G表示待检测的图，alpha表示社区内部边的权重（默认为1.0）。
- 添加节点函数add_node(self,node)，其中node表示要添加的节点。该函数会将节点添加到当前社区中，并计算该节点与社区内节点的边权重，更新社区内部边和外部边的权重。
- 移除节点函数remove_node(self,node)，其中node表示要移除的节点。该函数会将节点从当前社区中移除，并更新社区内部边和外部边的权重。

这段代码利用集合操作来优化计算，其中self._nodes表示当前社区内的节点集合，neighbors表示当前节点的邻居节点集合，node_k_in表示当前节点与社区内节点的边权重，node_k_out表示当前节点与社区外节点的边权重，self._k_in表示社区内部边的权重，self._k_out表示社区外部边的权重。