g.edges[src, dst].data['label'] = label报错,信息:AttributeError: 'int' object has no attribute 'shape'
时间: 2023-08-22 08:14:20 浏览: 26
这个错误通常发生在使用DGL库时,它可能是因为你在定义图时,边的特征矩阵(例如label)的类型不正确,应该是一个数组或张量,而不是整数。你可以尝试将label转换为一个数组或张量,并将其分配给边的特征矩阵。例如,使用numpy数组:
```python
import numpy as np
g.edges[src, dst].data['label'] = np.array([label])
```
或使用torch张量:
```python
import torch
g.edges[src, dst].data['label'] = torch.tensor([label])
```
这将使你能够将label分配给边的特征矩阵,从而避免这个错误。
相关问题
上述代码报错:AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'items'
抱歉,我的错误。`nx.all_pairs_dijkstra` 返回的是一个生成器对象,每个元素是一个二元组,表示一个起始节点到其他节点的最短路径和路径长度。因此,需要对生成器对象进行循环遍历,然后再对每个二元组中的第二个元素进行遍历获取每个节点和其对应的最短路径长度。以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx")
edges = []
for i in range(len(df)):
edge = {
"id": df.loc[i, "边的编号"],
"tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
"head": df.loc[i, "边的头节点"],
"length": df.loc[i, "长度"],
"capacity": df.loc[i, "容量"]
}
edges.append(edge)
plt.figure(figsize=(15,15))
G = nx.DiGraph()
for edge in edges:
G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"])
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
#nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3)
plt.show()
all_pairs = nx.all_pairs_dijkstra(G)
rows = []
for start_node, (dist_dict, path_dict) in all_pairs:
for end_node, dist in dist_dict.items():
path_nodes = path_dict[end_node]
path_edges = []
for i in range(len(path_nodes)-1):
tail = path_nodes[i]
head = path_nodes[i+1]
for edge in edges:
if edge["tail"] == tail and edge["head"] == head:
path_edges.append(edge["id"])
break
path_edges_str = ",".join(path_edges)
rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist, '经过的边': path_edges_str})
df_result = pd.DataFrame(rows)
df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)
```
修改后的代码中,我们使用 `nx.all_pairs_dijkstra` 函数计算所有最短路径,并且在计算过程中记录了每个最短路径经过的边的编号。然后将其一起写入Excel文件中。
AttributeError: 'Graph' object has no attribute 'selfloop_edges'
AttributeError: 'Graph' object has no attribute 'selfloop_edges'是指在使用networkx库中的Graph对象时,该对象没有selfloop_edges属性。selfloop_edges属性是指图中自环的边。如果需要使用该属性,需要使用DiGraph或MultiGraph对象。可以通过将Graph对象转换为DiGraph或MultiGraph对象来解决该问题。
解决方法:
1. 将Graph对象转换为DiGraph或MultiGraph对象。
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
G = G.to_directed() # 转换为DiGraph对象
# 或者
G = nx.MultiGraph(G) # 转换为MultiGraph对象
```
2. 直接使用for循环遍历所有边,判断是否为自环边。
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
for u, v in G.edges():
if u == v:
# 处理自环边
```
3. 使用try...except语句捕获异常。
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
try:
selfloop_edges = G.selfloop_edges()
# 处理自环边
except AttributeError:
# 处理没有自环边的情况
```