Python Networkx边缘属性

我有一个像这样的有向图-

G = nx.DiGraph()
G.add_edge('a', 'b', attr=0.6)
G.add_edge('a', 'c', attr=0.2)
G.add_edge('d', 'a', attr=0.3)

如何通过节点“a”获取以下格式的属性

[0.6, 0.2, -0.3]

---

下面是通过迭代图的

edges.data（）

得到的一个解决方案。附言：我基本上使用JuPyter中的制表符补全来查找属性，然后通过使用不同的属性提出了以下解决方案。此代码只会按照您的要求提供

'a'

的属性。因此，如果您将第四个节点添加为

G.add_edge（'d'，'b'，attr=0.7）

，则输出将是

[0.6,0.2，-0.3]

，其中第四个节点不计算在内

attributes = []

for edge in G.edges.data():
    if edge[0] == 'a':
        attributes.append(edge[-1]['attr'])
    elif edge[1] == 'a'   :
        attributes.append(-edge[-1]['attr'])

print (attributes)    
# [0.6, 0.2, -0.3]

---

这应该可以做到，尽管可能有更好的方法：

In [3]: [G[e[0]][e[1]]['attr'] for e in  G.out_edges('a')] + [-G[e[0]][e[1]]['attr'] for e in  G.in_edges('a')]

Out[3]: [0.6, 0.2, -0.3]

---

上面的代码使用两个列表理解来循环通过

a

中的所有出站和入站边缘，并从边缘中拾取属性，如果属性来自入站边缘，则指定负值

当我们有大型图时，迭代所有边的代价会很高。 我建议您查找特定节点的后续节点和前置节点，然后获取有关相应边的信息

[G.get_edge_data('a',neigh)['attr'] for neigh in G.successors('a')] + \
[-G.get_edge_data(neigh,'a')['attr'] for neigh in G.predecessors('a')]