Networkx 学位方法没有产生想要的，我认为它是答案

【问题标题】：Networkx degree method didn't produce want I think it isNetworkx 学位方法没有产生想要的，我认为它是
【发布时间】：2014-06-05 14:16:28
【问题描述】：

我运行了以下脚本：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 1, weight=2)
G.add_edge(1, 3, weight=2)
G.add_edge(1, 4, weight=1)
G.add_edge(1, 5, weight=5)
G.add_edge(2, 3, weight=3)
G.add_edge(2, 4, weight=2)
G.add_edge(3, 5, weight=4)

d = G.degree(1)

print G.edge[1]
print "Degree of node 1:", \
    G.degree(1)
print "Weighted degree of node 1:", \
    G.degree(1, weight='weight')

nx.draw(G)
plt.show()

输出是：

{1: {'weight': 2}, 3: {'weight': 2}, 4: {'weight': 1}, 5: {'weight': 5}}
Weighted degree: 5
Weighted degree: 12

而绘图是这样的：

让我感到困惑的是：

既然节点1（包括自身）有4个节点，为什么度数是5？

既然节点1的相邻边的总权重是10（2+2+1+5），那么度数法为什么会产生12？

谢谢

【问题讨论】：

可能的解释：您的代码包含2 数字节点。这也是为什么您的总重量比预期大 2 的原因
@sshashank124 你好，我试过删除node2，问题依然存在。

标签： python python-2.7 graph networkx

【解决方案1】：

对于无向图，顶点的度数等于数相邻顶点。

一个特殊情况是一个循环，它将两个添加到度数上。这可以通过让循环边缘的每个连接都算作它自己的相邻顶点来理解。换句话说，带有循环的顶点将自己“视为”边缘两端的相邻顶点，因此在度数上增加了两个，而不是一个。

【讨论】：

感谢您的详细回答。谢谢:)

【解决方案2】：

根据definition of degree，

在图论中，图的顶点的度（或化合价）是入射到顶点的边数，循环计数两次。（我的重点）

所以G.degree(1) 是 5，因为从 1 到 1 的循环被计算了两次。加权度数也计算循环两次，因此总数是 12 而不是 10，因为 1 节点的权重为 2。

【讨论】：

感谢您周到的回答:)