NetworkX MultiDiGraph：向現有節點添加新屬性

Question

所以我在嘗試 MultiDiGraph 時遇到了這種情況，我希望得到一些指導：

G = nx.MultiDiGraph()
setA= ['a','b','c','d','e','f']
G.add_nodes_from(setA,entity='typeA')

setB = ['a','x','y','z']
G.add_nodes_from(setB,entity='typeB')
print([node[0] for node in G.nodes(data='entity') if node[1]=='typeA'])

顯然，這會導致覆蓋節點 'a' 的 'entity' 屬性並打印 '['b', 'c', 'd', 'e', 'f']'

由於我懷疑這是 NetworkX 的一部分故意的，對於我想要實現的目標是否有任何可行的解決方法？

非常感謝~

Answer 1

我同意@ Νίκος Γιαλίτσης 。 One-Hot Encoding 是一種普遍可行的方式。 此外， networkx.MlutiDiGraph數據是與屬性 dict 綁定的節點（或邊元組），也就是說，任何 python dict 格式都是有意義的。 例如：：

G = nx.MultiDiGraph()
setA = ['a','b','c','d','e','f']
G.add_nodes_from(setA, entity={"typeA":True, "typeB":False})

# or
entityA = {"typeA":True, "typeB":False}
G.add_nodes_from(setA, entity=entityA)

attr = {"entity": entityA}  # or simply assign entityA to attr.
G.add_nodes_from(setA, **attr)

G.add_nodes_from(setA, entity=[True, False], entity_label=["typeA", "typeB"])
G.add_nodes_from(setA, entity=list(entityA.values()), entity_label=list(entityA.keys()))
……

那么問題仍然是如何獲取每個節點類型的值。 （為每種類型設置二進制權重，並計算二元異或可能是一個不錯的選擇。） PS：邊緣屬性可以以相同的方式添加。 屬性模式將擴展為實體類型圖的相鄰矩陣。