python - 如何创建具有随机权重的随机 networkx 图

<分区>

我正在尝试创建一个随机 networkx 图，其中每条边都具有随机权重(代表长度)。

目前我正在使用 networkx graph generators 集合中的 gnm_random_graph 函数:

g=nx.gnm_random_graph(5,5)

但是，我正在努力添加随机权重。我的尝试基于对 this question 的回答.

for u,v,w in in g.edges(data=True):
     w = np.random.randint(0,10)

我这样做是为了探索和(希望)理解 networkx 库。

我的问题分为两部分:

<强>1。出于示例目的生成简单 networkx 图的最佳方法是什么？

<强>2。向现有 networkx 图添加权重的最佳方法是什么？

最佳答案

只解决问题 2(Q1 非常依赖上下文)

你可以使用(我相信 networkx 1.x 和 2.x):

import random
#code creating G here
for (u,v,w) in G.edges(data=True):
    w['weight'] = random.randint(0,10)

变量w是一个字典，它的键是所有不同的边属性。

或者在 networkx 2.x 中你可以做

for (u, v) in G.edges():
    G.edges[u,v]['weight'] = random.randint(0,10)

或者在 networkx 1.x 中你可以做

for (u, v) in G.edges():
    G.edge[u][v]['weight'] = random.randint(0,10)

关于python - 如何创建具有随机权重的随机 networkx 图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31804117/