Graph.nodes#

property Graph.nodes#

图的节点视图,表示为 G.nodesG.nodes()

可以作为 G.nodes 用于数据查找和类似集合的操作。也可以作为 G.nodes(data='color', default=None) 来返回一个报告特定节点数据的 NodeDataView,但不包括集合操作。它还提供了一个类似字典的接口,例如 G.nodes.items() 迭代 (node, nodedata) 的 2 元组,G.nodes[3]['foo'] 提供节点 3foo 属性的值。此外,视图 G.nodes.data('foo') 提供了一个类似字典的接口,用于访问每个节点的 foo 属性。G.nodes.data('foo', default=1) 为没有 foo 属性的节点提供默认值。

Parameters:
data字符串或布尔值,可选(默认=False)

在 2 元组 (n, ddict[data]) 中返回的节点属性。 如果为 True,则返回整个节点属性字典作为 (n, ddict)。 如果为 False,则仅返回节点 n。

default值,可选(默认=None)

用于没有请求属性的节点的值。 仅在 data 不是 True 或 False 时相关。

Returns:
NodeView

允许对节点进行类似集合的操作,以及节点属性字典查找和调用以获取 NodeDataView。 NodeDataView 迭代 (n, data) 并且没有集合操作。 NodeView 迭代 n 并且包括集合操作。

当调用时,如果 data 为 False,则返回节点迭代器。 否则返回 2 元组 (node, attribute value) 的迭代器,其中属性在 data 中指定。 如果 data 为 True,则属性变为整个数据字典。

Notes

如果你的节点数据不需要,使用表达式 for n in Glist(G) 更简单且等效。

Examples

有两种简单的方法可以获取图中所有节点的列表:

>>> G = nx.path_graph(3)
>>> list(G.nodes)
[0, 1, 2]
>>> list(G)
[0, 1, 2]

要获取节点数据以及节点:

>>> G.add_node(1, time="5pm")
>>> G.nodes[0]["foo"] = "bar"
>>> list(G.nodes(data=True))
[(0, {'foo': 'bar'}), (1, {'time': '5pm'}), (2, {})]
>>> list(G.nodes.data())
[(0, {'foo': 'bar'}), (1, {'time': '5pm'}), (2, {})]
>>> list(G.nodes(data="foo"))
[(0, 'bar'), (1, None), (2, None)]
>>> list(G.nodes.data("foo"))
[(0, 'bar'), (1, None), (2, None)]
>>> list(G.nodes(data="time"))
[(0, None), (1, '5pm'), (2, None)]
>>> list(G.nodes.data("time"))
[(0, None), (1, '5pm'), (2, None)]
>>> list(G.nodes(data="time", default="Not Available"))
[(0, 'Not Available'), (1, '5pm'), (2, 'Not Available')]
>>> list(G.nodes.data("time", default="Not Available"))
[(0, 'Not Available'), (1, '5pm'), (2, 'Not Available')]

如果你的某些节点有属性而其余节点假设有默认属性值,你可以使用 default 关键字参数创建一个节点/属性对的字典,以确保值永远不会是 None:

>>> G = nx.Graph()
>>> G.add_node(0)
>>> G.add_node(1, weight=2)
>>> G.add_node(2, weight=3)
>>> dict(G.nodes(data="weight", default=1))
{0: 1, 1: 2, 2: 3}