Python 计算仅包括networkx中具有特定属性的边的节点的阶数

我的图形中的所有边都有一个属性，比如“颜色”。我想要图中节点的度数，但只计算“color”=“red”的边

G.add_edges_from([(1,2),(3,4),(4,5)], color='red')
G.add_edges_from([(1,3),(1,4),(2,3)], color='blue')

---

所以我想

G.degree（“color of edge=red”）

给出

{1:1，2:1，3:1，4:2，5:1}

我找不到内置的方法，但您可以使用列表理解，通过测试属性值来构建一个新的图，（代码片段属性为）：

---

对于这种情况，这里有一种不复制图形的方法。相反，它创建了一个新函数来计算度

In [1]: import networkx as nx

In [2]: from collections import defaultdict

In [3]: G = nx.Graph()

In [4]: G.add_edges_from([(1,2),(3,4),(4,5)], color='red')

In [5]: G.add_edges_from([(1,3),(1,4),(2,3)], color='blue')

In [6]: def colored_degree(G, color):
    degree = defaultdict(int)
    for u,v in ((u,v) for u,v,d in G.edges(data=True) if d['color']==color): 
        degree[u]+=1
        degree[v]+=1
    return degree
   ...: 

In [7]: colored_degree(G, 'red')
Out[7]: defaultdict(<type 'int'>, {1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 2, 5: 1})

In [8]: colored_degree(G, 'blue')
Out[8]: defaultdict(<type 'int'>, {1: 2, 2: 1, 3: 2, 4: 1})

[1]中的

：将networkx导入为nx
在[2]中：从集合导入defaultdict
[3]中：G=nx.Graph（）
在[4]：G.从（[（1,2），（3,4），（4,5）]，color='red'添加边
在[5]：G.从（[（1,3），（1,4），（2,3）]，color='blue'添加边
[6]中：定义着色度（G，颜色）：
度=默认dict（int）
对于u，v in（（u，v）对于u，v，d in G.边（数据=真），如果d['color']==color）：
度[u]+=1
度[v]+=1
回归度
...: 
[7]中：有色度（G，'红色'）
Out[7]：defaultdict（，{1:1，2:1，3:1，4:2，5:1}）
[8]中：有色度（G，'蓝色'）
Out[8]：defaultdict（，{1:2，2:1，3:2，4:1}）

相关：

In [1]: import networkx as nx

In [2]: from collections import defaultdict

In [3]: G = nx.Graph()

In [4]: G.add_edges_from([(1,2),(3,4),(4,5)], color='red')

In [5]: G.add_edges_from([(1,3),(1,4),(2,3)], color='blue')

In [6]: def colored_degree(G, color):
    degree = defaultdict(int)
    for u,v in ((u,v) for u,v,d in G.edges(data=True) if d['color']==color): 
        degree[u]+=1
        degree[v]+=1
    return degree
   ...: 

In [7]: colored_degree(G, 'red')
Out[7]: defaultdict(<type 'int'>, {1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 2, 5: 1})

In [8]: colored_degree(G, 'blue')
Out[8]: defaultdict(<type 'int'>, {1: 2, 2: 1, 3: 2, 4: 1})