如何使用不返回带有键的边的函数迭代networkx边数据？

Question

使用MultiGraph（）。

试图找到使用在边缘上迭代但仅产生（src，dst）边缘而没有密钥的函数的networkx函数，并在循环内获取密钥。

例如： networkx.dfs_edges()

在边缘上进行深度优先生成（src，dst）元组的迭代。

该函数不接受keys=True参数。

因此，在循环内部，以下行为是不同的：

g.get_edge_data(edge)

import networkx as nx
# This works with keys
g = nx.MultiGraph()
g.add_edge(1,2)
for edge in g.edges_iter(keys=True):
    print g.get_edge_data(*edge)

{}

# This gets the dict with the edge key, as the function doesn't take `keys=True` as arguments.
for edge in nx.dfs_edges(g):
    print g.get_edge_data(*edge)

{0：{}}

是否可以使用此类函数进行类似的迭代？

在这个特定的例子中，我想能够get_edge_data从由下式给出的边缘的特定边缘的dfs_edges ，而不是让所有的词典多边缘可以是2个的节点之间产生Multi<Di>Graph

# eg: This works.
for edge in g.edges_iter(keys=True):
    print  g.edge[edge[0]][edge[1]][edge[2]]

{}

# But can't do something similar with `dfs_edge` as I lack the key information.
for edge in nx.dfs_edges(g):
    print  g.edge[edge[0]][edge[1]][edge[2]]

IndexError：元组索引超出范围

Answer 1

深度优先搜索只会看到给定节点的第一条边。 如果两个节点之间有两条边（因为这是一个MultiGraph ），或者甚至只有通过不同节点到同一节点的多条路径，它只会返回遇到的第一个边。

因此，如果你有

G=nx.MultiGraph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,2),(1,2),(2,3),(3,4),(1,4)])
G.edges()
> [(1, 2), (1, 2), (1, 2), (1, 4), (2, 3), (3, 4)]
for edge in nx.dfs_edges(G,1): #depth first search starting with node 1.
    print edge
> (1, 2)
> (2, 3)
> (3, 4)

它不会返回网络的每个边缘。 注意，例如，不返回(1,4)和(1,2)边中的两个。 如果我们从4开始进行深度优先搜索：

for edge in nx.dfs_edges(G,4):
    print edge
> (4, 1)
> (1, 2)
> (2, 3)

它错过了(3,4) (1,2)边缘，又错过了(3,4) (1,2)边缘中的两个边缘。

因此，它们之所以不包含要返回的边缘的键的选项，是因为确实没有理由希望它返回键。 它只会返回边缘之一。

从您的问题来看，您似乎希望它遍历每个单个边缘，而不只是遍历dfs中交叉的边缘子集。 如果您能说出对我定义的G期望输出，我可以尝试产生该函数。 但目前，您可以

for edge in nx.dfs_edges(G):
    edgekeys = G.edge[edge[0]][edge[1]].keys()
    print  G.edge[edge[0]][edge[1]][edgekeys[0]]

这只是从可能的选择中获取第一把钥匙。