通过python中的Networkx获取图中每个节点的度数

Question

假设我有一个如下所示的数据集，它显示了一个无向图：

1   2
1   3
1   4
3   5
3   6
7   8
8   9
10  11

我有一个像这样的python脚本：

for s in ActorGraph.degree():
    print(s)

这是一个由键和值组成的字典，键是节点名称，值是节点的度数：

('9', 1)
('5', 1)
('11', 1)
('8', 2)
('6', 1)
('4', 1)
('10', 1)
('7', 1)
('2', 1)
('3', 3)
('1', 3)

在networkx文档中建议使用 values() 来获得节点度。 现在我喜欢只有节点度数的键，我使用脚本的这一部分，但它不起作用并说object has no attribute 'values' ：

for s in ActorGraph.degree():
        print(s.values())

我该怎么做？

Answer 1

您使用的是 networkx 2.0 版。 从使用改变dict的G.degree()使用一个类似字典的（但不是字典） DegreeView 。 请参阅本指南。

要在列表中包含度数，您可以使用列表理解：

degrees = [val for (node, val) in G.degree()]

Answer 2

我想添加以下内容：如果您使用nx.Graph()初始化无向图并在之后添加边，请注意 networkx 不保证节点的顺序将被保留——这也适用于degree() 。 这意味着，如果您使用列表理解方法，则尝试通过列表索引访问度数，这些索引可能与正确的节点不对应。 如果您希望它们对应，则可以执行以下操作：

degrees = [val for (node, val) in sorted(G.degree(), key=lambda pair: pair[0])]

这是一个简单的例子来说明这一点：

>>> edges = [(0, 1), (0, 3), (0, 5), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (2, 5)]
>>> g = nx.Graph()
>>> g.add_edges_from(edges)
>>> print(g.degree())
[(0, 3), (1, 4), (3, 3), (5, 2), (2, 4), (4, 2)]
>>> print([val for (node, val) in g.degree()])
[3, 4, 3, 2, 4, 2]
>>> print([val for (node, val) in sorted(g.degree(), key=lambda pair: pair[0])])
[3, 4, 4, 3, 2, 2]

Answer 3

您还可以使用 dict comprehension 来获取实际的字典：

degrees = {node:val for (node, val) in G.degree()}