【发布时间】:2018-04-17 19:21:23
【问题描述】:
我有一个这个序列的嵌套字典:
data_dict = {0: [{1: 2}, {2: 3}, {3: 6}, {7: 8}], 1: [{0: 2}, {4: 7}, {2: 5}], 2: [{0: 3}, {1: 5}, {5: 4}, {11: 5}],
3: [{0: 6}, {6: 2}, {11: 4}], 4: [{1: 7}], 5: [{2: 4}, {8: 3}], 6: [{3: 2}, {9: 3}], 7: [{0: 8}], 8: [{5: 3}], 9: [{6: 3}, {10: 6}],
10: [{9: 6}], 11: [{2: 5}, {3: 4}]}
我想把字典解包成一个列表:
0 1 2
0 2 3
0 3 6
0 7 8
1 4 7
1 2 5
2 5 4
2 11 5
3 6 2
3 11 4
5 8 3
6 9 3
9 10 6
确切地说,我想从嵌套字典中创建一个networkX 图。请帮忙。
【问题讨论】:
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问题不清楚,尤其是最后一部分。什么是“我的算法”?
adj_list是从哪里来的?为什么它与graph形状相同,但包含不同的数据?什么是内部字典值,它们是边缘权重吗? -
另外,将一对值表示为单元素字典也没有意义。使用包含 2 个元素的元组。
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在你的最终列表中,哪些是你的节点?
标签: python dictionary nested networkx