在 python 中的 networkx 图中查找最大加权边

Question

我想在 networkx 图中找到 'n' 最大加权边。怎么可能实现。我构建了一个图表如下：

g_test = nx.from_pandas_edgelist(new_df, 'number', 'contactNumber', edge_attr='callDuration')

现在，我想找到最高 'n' 边权重，即最高 'n' callDurations。我还想分析这张图，从中找出趋势。请帮助我如何实现。

Answer 1

如果您的图形存储为 g，您可以使用以下方法访问其边，包括它们的属性：

g.edges(data=True)

这是一个 returns 元组列表。前两个条目是节点，第三个条目是属性字典，如下所示：

[(a,b,{"callDuration":10}),(a,c,{"callDuration":7})]

您可以像这样根据 callDuration 属性对该列表进行排序：

sorted(g.edges(data=True),key= lambda x: x[2]['callDuration'],reverse=True)

请注意，我们使用反向首先查看最大的 callDuration 边缘。

恐怕你的第二个问题很宽泛——你可以用网络做很多事情！看看像这样的一些教程： https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-and-analyzing-network-data-with-python

Answer 2

让我们试试：

max(dict(g_test.edges).items(), key=lambda x: x[1]['callduration'])

求此图网络中的最大权重边。