node_link_graph

node_link_graph(data, directed=False, multigraph=True, *, source='source', target='target', name='id', key='key', link='links', nodes='nodes')

返回从节点-链接数据格式构建的图。 适用于从JSON反序列化。

Parameters:

datadict

节点-链接格式的图数据

directedbool

如果为True，且数据中未指定方向，则返回有向图。

multigraphbool

如果为True，且数据中未指定多图，则返回多图。

sourcestring

提供用于存储NetworkX内部图数据的’source’属性名称的字符串。

targetstring

提供用于存储NetworkX内部图数据的’target’属性名称的字符串。

namestring

提供用于存储NetworkX内部图数据的’name’属性名称的字符串。

keystring

提供用于存储NetworkX内部图数据的’key’属性名称的字符串。

linkstring

提供用于存储NetworkX内部图数据的’link’属性名称的字符串。

nodesstring

提供用于存储NetworkX内部图数据的’nodes’属性名称的字符串。

Returns:

GNetworkX graph

NetworkX图对象

See also

node_link_data, adjacency_data, tree_data

Notes

属性’key’仅用于多图。

要结合使用 node_link_data 和 node_link_graph ， 属性的关键字名称必须匹配。

Examples

通过转换图来创建节点-链接格式的数据。

>>> from pprint import pprint
>>> G = nx.Graph([("A", "B")])
>>> data = nx.node_link_data(G)
>>> pprint(data)
{'directed': False,
 'graph': {},
 'links': [{'source': 'A', 'target': 'B'}],
 'multigraph': False,
 'nodes': [{'id': 'A'}, {'id': 'B'}]}

将节点-链接格式的数据还原为图。

>>> H = nx.node_link_graph(data)
>>> print(H.edges)
[('A', 'B')]

使用JSON序列化和反序列化图，

>>> import json
>>> d = json.dumps(nx.node_link_data(G))
>>> H = nx.node_link_graph(json.loads(d))
>>> print(G.edges, H.edges)
[('A', 'B')] [('A', 'B')]