如何解决节点不在图中的问题

Question

我正在创建一个程序，从边缘列表中获取图中节点的邻居，但问题是他向我展示了这个错误

A=nx.all_neighbors(G,1)

File"C:\Users\Toshiba\Anaconda2\lib\sitepackages\networkx\classes\function.py", line 838, in all_neighbors  values = graph.neighbors(node)

文件“C:\Users\Toshiba\Anaconda2\lib\site-packages\networkx\classes\graph.py”，第 1130 行，在邻居中

raise NetworkXError("节点 %s 不在图中。" % (n,))

NetworkXError：节点 1 不在图中。

import networkx as nx
import os


A =os.path.realpath("last_exuction.txt")
fh=open(A, 'rb')
G=nx.read_edgelist(fh)
fh.close()

A=nx.all_neighbors(G,1)

以及文件last_exuction.txt的内容

2 1
3 1
3 2
4 1
4 2
4 3
5 1
6 1
7 1
7 5
7 6
8 1
8 2
8 3
8 4
9 1
9 3
10 3
11 1
11 5
11 6
12 1
13 1
13 4
14 1
14 2
14 3
14 4
17 6
17 7
18 1
18 2
20 1
20 2
22 1
22 2
26 24
26 25
28 3
28 24
28 25
29 3
30 24
30 27
31 2
31 9
32 1
32 25
32 26
32 29
33 3
33 9
33 15
33 16
33 19
33 21
33 23
33 24
33 30
33 31
33 32
34 9
34 10
34 14
34 15
34 16
34 19
34 20
34 21
34 23
34 24
34 27
34 28
34 29
34 30
34 31
34 32
34 33

Answer 1

节点1 不在您的图表中。我怀疑节点'1' 是。也就是说，字符串'1' 而不是整数1 在您的图表中。

这是因为当您读入文件时，它会将所有内容都解释为字符串。 documentation 显示可选参数：read_edgelist(path, comments='#', delimiter=None, create_using=None, nodetype=None, data=True, edgetype=None, encoding='utf-8')。注意可选参数nodetype。文档说：

nodetype (int, float, str, Python type, optional) – 转换节点数据 从字符串到指定类型

你的电话也是

G=nx.read_edgelist(fh, nodetype = int)

Answer 2

当我尝试从下面提到的代码脚本创建的图表中打印节点时，我遇到了同样的错误：

   'A =os.path.realpath("last_exuction.txt")
   fh=open(A, 'rb')
   G=nx.read_edgelist(fh)
   fh.close()'

但是当我这段代码 sn-p:

    from tqdm import tqdm
    import csv
    with open('lastfm_asia_edges.csv', 'r') as f:
      data = csv.reader(f)
      headers = next(data)
      for row in tqdm(data):
          G.add_node(row[0]) #superhero in first column
          G.add_node(row[1]) #superhero in second column
          if G.has_edge(row[0], row[1]):

         # edge already exists, increase weight by one
          G[row[0]][row[1]]['weight'] += 1
          else:
         # add new edge with weight 1
          G.add_edge(row[0], row[1], weight = 1)'

它可能会解决这个 Networkx 错误问题。