Пример граничного атрибута в NetworkX с использованием Python

Я хочу взять три граничных атрибута из ориентированного графа, который я построил с помощью networkX. Ребра в графе с атрибутом «зависимость» перечислены ниже:

import networkx as nx
import random
from random import choice
G=nx.DiGraph()
G.add_edge('x','a', dependency=0.4)
G.add_edge('x','b', dependency=0.6)
G.add_edge('a','c', dependency=1)
G.add_edge('b','c', dependency=0.3)
G.add_edge('b','d', dependency=0.7)
G.add_edge('d','e', dependency=1)
G.add_edge('c','y', dependency=1)
G.add_edge('e','y', dependency=1)

Теперь я хочу сэмплировать три разных атрибута ребра сверху и умножить их на случайное число от 0 до 1. Это должно выглядеть примерно так:

for i in range(3):
    sampled_edge = random.sample(G.edges, 1)
    sampled_edge_with_random_number = sampled_edge['dependency'] * random.uniform(0,1)
    print(sampled_edge_with_random_number)

Но я продолжаю получать следующее сообщение об ошибке:

TypeError: list indices must be integers or slices, not str

Каков наилучший способ сделать это?

Всего 1 ответ


В вашем сценарии были две ошибки.

  1. Что такое random.sample(G.edges, 1) ? Определенно это список, который содержит один элемент, поэтому он не может быть ключом для любого края. Правильный ключ - sampled_edge[0]
  2. Что такое sampled_edge ? Если это список или кортеж, у него не может быть никаких ключей. Единственное, что должно иметь ключ - это EdgeView вашего графика. Это должно быть G.edges тогда.

После того как вы определили какое-либо ребро, вы можете получить доступ к его атрибутам. Так что просто замените ваш sampled_edge['dependency'] на G.edges[sampled_edge[0]]['dependency'] в вашем скрипте и все.


Есть идеи?

10000