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我在读取 GML 图后获取节点时遇到问题。（很抱歉，我无法为您提供准确的可重现代码，因为我的代码有 500 行长，而且较小的可重现示例给出了奇怪的正确结果）。所以我会尽量描述它：

我创建了一个中等大小的图 G（40k 节点，100 万条边）。我可以通过简单地执行它的字符串标签来访问它的节点G['something']。我已经将它写入 GML 文件，然后读取它。现在：我不能像以前那样通过标签访问节点（我得到了KeyError），但我可以通过 id 访问它们（在编写 GML 文件期间创建，对吗？），即G[1]给我一个 AtlasView：

AtlasView({0: {'weight': 1}, 3253: {'weight': 8}, 9694: {'weight': 1}....

但是 0、3253、9694 也是 id，而不是标签。你知道出了什么问题吗？

这是我的读写代码：

G = nx.Graph()
for mp in mps:
    G.add_node(mp.name, bipartite=0)
    for word in mp.speeches:
        G.add_node(word, bipartite=1)
        if not G.has_edge(mp.name, word):
            G.add_edge(mp.name, word, weight = 1)
        else:
            G[mp.name][word]['weight'] += 1
#Here I can simply acces the node by G[mp.name]
# and the output is i.e. {'wznawiać': {'weight': 2}, 'obrady':....
nx.write_gml(G, "test.gml")

G = nx.read_gml('test.gml')
#Here I can't acces the node by G[mp.name], but only by it's id

此外，当我试图在一个较小的示例上重现问题时，我得到了正确的结果。也许它与编码有关？

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这与其说是解决方案不如说是一种解决方法，但是当您可以再次生成文件时才有效（如果您有解决方案，我会很高兴看到它，因为我已经花了一天的时间）：

TL;DR：如果您可以再次生成图表，请执行此操作并将其保存为其他格式。

我学到了什么： 不知何故，在我的情况下，当读取（文件本身没问题，我已经在文本编辑器中手动检查过）较大的 NetworkX Graph 来自 .gml 文件时，图表会损坏 - Ids（自动生成文件）和标签（通过它可以访问节点）被移动。它看起来像这样（此代码将起作用。该问题仅在分析较大的数据图时出现）：

#prepare the data:
G = nx.Graph()
G.add_node("String1")
G.add_node("String2")
G.add_edge("String1", "String2", weight = 1)
nx.write_graphml(G, "test.graphml")
nx.write_gml(G, "test.gml")

#now reading:
gml = nx.read_gml('test.gml')
graphml = nx.read_graphml('test.graphml')

#let's sort the edges by weight just to make this example clearer:
seGml = sorted(gml.edges(data=True),key= lambda x: x[2]['weight'],reverse=True)
seGraph = sorted(graphml.edges(data=True),key= lambda x: x[2]['weight'],reverse=True)
print(seGml[0])
print(seGraph[0])

给出输出：

(0,1, {'weight': 1})
('String1', 'String2', {'weight': 1})

在 gml 的情况下，不可能通过 G["String1"] 获取节点（给出 KeyError）并且将所有属性放入字典中有时可以达到节点标签，即：dictOfAtts[0]给出'String1'，但有时它也会给出 Key 错误

如何解决它：如果您可以再次生成图表，请执行此操作并以其他格式编写（.graphml 对我有用）。但是您不能只读取 .gml，然后将其写入 .graphml 并再次读取 .graphml - 它仍然已损坏。

于 2019-01-12T10:15:56.677 回答