标签：python arrays numpy networkx

我有一个充满值的numpy数组,我想为数组中的每个点创建顶点.我使用networkx作为我的图形支持方法(文档在这里：
http://networkx.github.io/documentation/latest/tutorial/)

我想将数组中的每个元素视为像素位置,并在每个位置创建一个顶点实例.使用简单的for循环很容易：

new=np.arange(16)
gnew=nx.Graph()
for x in new:
    if new[x]>0:
        gnew.add_node(x)
h=gnew.number_of_nodes()
print h

正如预期的那样,将打印15个节点.但是,当您具有相同的值时,这会变得更加棘手.例如：

new=np.ones(16)
gnew=nx.Graph()
for x in new:
    if new[x]>0:
        gnew.add_node(x)
h=gnew.number_of_nodes()
print h

现在,因为所有值都相同 – (1),所以只有一个节点将添加到图中.有没有办法环游这个？

解决方法:

NetworkX要求每个节点都具有唯一的名称.您可以生成唯一的名称,然后将数组的元素设置为节点的属性,例如

new = np.ones(16);
othernew = np.arange(16)

G = nx.Graph()
for i in range(len(othernew)):
   if new[i]>0:
      G.add_node(othernew[i])
      G.node[othernew[i]]['pos'] = new[i] #This gives the node a position attribute with value new[i]

h = G.order()
print(h)

>>16

标签：python,arrays,numpy,networkx
来源： https://codeday.me/bug/20190628/1316513.html

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