Python 在NetworkX中按属性检索节点时出现问题

我正在使用NetworkX开发一个代码，其中有一个类似于以下内容的多部分图：

每个节点都具有以下属性：

• 图层：它是指可以找到节点的图形列
• 标签：对于每个列，我为每个节点指定一个标签
• 轨迹：它是节点之间的关系。如果一个节点与另一个节点相关，则这些节点的标签可能不同，但共享相同的轨迹

在上面的照片中，每个节点标签被描述为“label.layer”（在这种情况下，我们可以看到一个较大图形的子集，因此层编号从451开始，而不是从0开始）

我想从这个图中得到的是单独的字典，这些字典应该只包含属于同一轨迹的节点，也就是说，所有彼此相邻的节点。到目前为止，我关注这些帖子，我的解决方案是：

用于范围内的i（轨迹）：
sel_nodes=dict（（节点，属性['traction']）用于节点，属性位于G.nodes（）.items（）中，如果属性['traction']==i）
打印（选择节点）

这应该为每个“行”节点返回一个字典，但是输出如下：

{'0.451': 0, '0.452': 0, '0.453': 0, '0.454': 0, '0.455': 0, '0.456': 0, '0.457': 0, '0.458': 0, '0.459': 0, '0.460': 0}
{'1.451': 1, '1.452': 1, '1.453': 1, '1.454': 1, '1.455': 1, '1.456': 1, '1.457': 1, '1.458': 1, '1.459': 1, '1.460': 1}
{'2.451': 2, '3.452': 2, '3.453': 2, '3.454': 2, '3.455': 2, '3.456': 2, '3.457': 2, '3.458': 2, '3.459': 2, '4.460': 2}
{'3.451': 3, '2.452': 3, '2.453': 3, '2.454': 3, '2.455': 3, '2.456': 3, '2.457': 3, '2.458': 3, '2.459': 3, '3.460': 3}
{'4.451': 4, '4.452': 4, '4.453': 4, '4.454': 4, '4.455': 4, '4.456': 4, '4.457': 4, '4.458': 4, '4.459': 4, '5.460': 4}
{'5.451': 5, '5.452': 5, '5.453': 5, '5.454': 5, '5.455': 5, '5.456': 5, '5.457': 5, '5.458': 5, '5.459': 5, '6.460': 5}
{'6.451': 6, '6.452': 6, '6.453': 6, '6.454': 6, '6.455': 6, '6.456': 6, '6.457': 6, '6.458': 6, '6.459': 6, '7.460': 6}
{'7.451': 7, '7.452': 7, '7.453': 7, '7.454': 7, '7.455': 7, '7.456': 7, '7.457': 7, '7.458': 7, '7.459': 7, '8.460': 7}
{'8.451': 8, '8.452': 8, '8.453': 8, '8.454': 8, '8.455': 8, '8.456': 8, '8.457': 8, '8.458': 8, '8.459': 8, '9.460': 8}
{}
{}

最后两个空dict应该分别包含图的下一行节点和最后一列的孤独节点，但事实并非如此，我只能检索以某种方式连接到第一列的节点

有没有办法纠正这种行为

编辑：为了稍微缩小问题的范围，我相信问题在于我使用的字典理解，因为我已经通过执行以下操作检查属性轨迹是否具有指定的值：

print（G.nodes['9.455']['tracept']

---

输出给我轨迹9，这与我期望的轨迹一致。

我觉得这里的DICT列表是错误的数据结构。看起来你真正想要的是一个数据结构，它告诉你，给定一个轨迹

i

，哪些节点属于这个轨迹？一份集合的目录或集合的列表似乎更合适

下面是如何在一个小示例图上构建这样一个列表，其中顶部轨迹是一个孤立的节点，底部两个相互交叉：

>>将networkx导入为nx
>>>G=nx.Graph（）
>>>G.add_nodes_from（[（0.3，{“轨迹”：0}），（1.1，{“轨迹”：1}），（2.2，{“轨迹”：1}），（2.3，{“轨迹”：1}），（2.1，{“轨迹”：2}），（1.2，{“轨迹”：2}），（1.3，{“轨迹”：2}）]）
>>>从集合导入defaultdict
>>>d=默认DICT（设置）
>>>对于节点，G.nodes（）.items（）中的属性：
...     d[attrs[“轨迹”].添加（节点）
... 
>>>d
defaultdict（，{0:{0.3}，1:{1.1,2.2,2.3}，2:{1.2,2.1,1.3}）

如果您确实想要如上所述的DICT列表，您可以从这里轻松构建它：

>>> for trajectory, nodes in d.items():
...     print({node: trajectory for node in nodes})
... 
{0.3: 0}
{1.1: 1, 2.2: 1, 2.3: 1}
{1.2: 2, 2.1: 2, 1.3: 2}

如果希望每个轨迹都有一个有序列表，而不是一个集合，则可以根据名称小数点后的部分进行排序：

>>d={k:sorted（nodes，key=lambda x:str（x）[2:]）对于k，d.items（）中的节点
>>>d
{0: [0.3], 1: [1.1, 2.2, 2.3], 2: [2.1, 1.2, 1.3]}

非常感谢，它工作得非常好。我对Python比较陌生，老实说，我不知道集合是什么，但它们似乎是我计划的更好的解决方案。我能看到的唯一缺点是集合是无序的，而且由于我的图表显示了某种时间进程，因此，如果能让我对它进行排序，以便以后分析de子集，那就太好了。但我肯定能找到一个解决方案。使用命名方案，可以很容易地将集合转换为列表，从而为每个轨迹提供有序的节点序列。用一个例子更新了我的答案。太棒了！我想理解Python是实现很多事情的关键。。。我想我应该学习它是如何工作的，因为我不知道它有多强大。再次感谢你的回答。