在python中的networkx圖中查找最大加權邊

Question

我想在networkx圖中找到'n'個最大加權邊。 如何實現。 我構建了如下圖：

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

現在，我想找到頂部'n'邊緣權重，即top'n'callDurations。 我還想分析這個圖表以找出它的趨勢。 請幫助我如何實現這一目標。

Answer 1

如果您的圖表存儲為g，則可以使用以下方法訪問其邊緣，包括其屬性：

g.edges(data=True)

這將返回元組列表。 前兩個條目是節點，第三個條目是屬性的字典，如下所示：

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

您可以根據callDuration屬性對此列表進行排序，如下所示：

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

注意我們使用reverse來查看最大的callDuration邊緣。

我擔心你的第二個問題非常廣泛 - 你可以用網絡做很多事情！ 看看這樣的一些教程： https ： //programminghistorian.org/en/lessons/exploring-and-analyzing-network-data-with-python

Answer 2

我們試試吧：

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

在此圖形網絡中查找最大權重邊緣。