python networkx使用案例_在有向图networkx的大型网络实例上，什么是最快的迭代？...

我正在编写一个继承自有向图.py来自python中的开源networkx包。在

在类中的某些方法中，我需要搜索具有特定度数的节点(有向图的outdegrees或indegrees)并返回它们。在

此类将与数据挖掘项目\自然语言处理一起使用，它将用于超大网络。我需要的是所描述的方法的快速实现(返回具有某个out度或某个in degree的节点列表)。在

在super类中已经定义了几个东西：

1方法network.outdegree()：

返回包含节点键和outdegree值的字典。在{'school': 4, 'middle school': 0, 'university': 0, 'commercial': 0, 'private': 5, 'institution': 2, 'high school': 0, 'college': 0, 'elementary school': 0, 'central': 0, 'company': 0, 'public': 3, 'bank': 2}一种方法

在网络输出学位()

^{pr2}$

我不知道怎么用这个方法，如果有人能解释一下是怎么用的，我会很感激的。在

3.我有一个属性网络节点这是我网络中所有节点的列表。在

问：我可以迭代所有节点并返回outdegree为2的节点，例如，通过对网络节点，或者我可以遍历我的字典并返回值为2的节点列表，或者使用out_degree_iter()，我不知道它是如何使用的，或者它与在中迭代字典项有什么不同a for循环(k，v indict.iteritems())?? 对于一个由节点和边缘组成的非常大的网络，其中哪一个会更快？为什么？？在

谢谢

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