如何从动态图创建发生矩阵？

问题描述

我有动态图中的边列表，如下所示

G1=nx.read_edgelist('m_enron_employees_1Sorted.txt',create_using=nx.MultiGraph(),nodetype=int)
print(G1.edges())

[[(13,48),(13,50),67),147),147)]

在这里我想创建一个发生矩阵，它捕获特定边缘出现的次数

我尝试了以下选项

count=0
tempo=-1
temp1=-1
app=[]
for edge in G1.edges():
    if((temp0,temp1)==(edge[0],edge[1]))
        count=count +1
    else:
      if count!=0:
          app.append((edge,count))
          temp0=edge[0]
          temp1=edge[1]
          count=1

然而，这种方法并没有给出正确的结果

任何帮助将不胜感激

解决方法

更容易使用 set 和内置的 count 方法：

>>> edges = [(13,48),(13,... ]
>>>
>>> freqs = {edge: edges.count(edge) for edge in set(edges)}
>>> freqs
{(13,67): 49,48): 43,50): 12,147): 18}
>>> max(freqs,key=lambda k: freqs[k])
(13,67)

不太确定您所说的“发生矩阵”是什么意思，因为您所做的似乎只是计算每条边的频率。