【问题标题】:Calculate average neighbor degree in networkX according to the attributes of the neighboring nodes根据邻居节点的属性计算networkX中的平均邻居度
【发布时间】:2020-08-11 00:03:25
【问题描述】:

在我的图中,节点有一个属性告诉我节点的类型可以是 1 或 2。

G=nx.Graph()
G.add_node('N1',n_type=1)
G.add_node('N2',n_type=1)
G.add_node('N3',n_type=2)
G.add_edges_from([('N3','N1'),('N3','N2')])

如果我使用 NetworkX 中的 nx.average_neighbor_degree(G) 函数,我会得到以下结果。

{'N1': 2.0, 'N2': 2.0, 'N3': 1.0}

但是,我想仅考虑一种类型的节点来获得平均邻居度。例如,该属性取值为 1 时的平均相邻度应该是:

{'N1': 0.0, 'N2': 0.0, 'N3': 1.0}

这是因为节点 N3 是唯一具有属性 n_type=1 的邻居的节点,并且其邻居的平均值为 Degree(N1)+Degree(N2)/2 = 1+1/2 = 1

有什么建议吗?

【问题讨论】:

    标签: python networkx


    【解决方案1】:

    检查源代码并稍微调整一下我可以想出这个。希望对您有所帮助。

    import networkx as nx
    
    def get_average_nbr_deg_by_type(G, node_type):
        avg = {}
        for n, deg in G.degree:
            nbrs_deg = [d for n, d in G.degree(G[n]) if G.nodes[n]['n_type'] == node_type]
            deg = len(nbrs_deg)
            if deg == 0:
                deg = 1
            avg[n] = sum(nbrs_deg) / float(deg)
    
        return avg
    
    get_average_nbr_deg_by_type(G, node_type=1)
    # outputs {'N1': 0.0, 'N2': 0.0, 'N3': 1.0}
    

    【讨论】:

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