configuration_model()为Networkx1.10中的关键字参数'create_using‘获得多个值

Question

我在python2.7中使用了networkx1.9，并决定更新到最新的1.10版本。当使用二分图生成器函数configuration_model时，我发现我以前使用的是：

import networkx as nx
from networkx.algorithms import bipartite
import networkx.algorithms.bipartite as bipartite
aseq=[1 2 1]
bseq=[2 1 1]
G =bipartite_configuration_model(aseq,bseq, create_using=None, seed=None)

新版本：

G =configuration_model(aseq, bseq, create_using=None, seed=None)

configuration_model() got multiple values for keyword argument 'create_using'

不再起作用了。知道create_using=应该是什么吗？我读了源文件，看不见需要什么！

Answer 1

我不确定不同版本之间的区别，但是对旧版本的小改动解决了这个问题。我对您的代码所做的更改是：

给出错误的aseq和bseq的定义：

aseq=[1, 2, 1] # with commas between degree sequences
bseq=[2, 1, 1]

调用configuration_model函数

G = bipartite.configuration_model(aseq,bseq, create_using=None, seed=None) # you had an underscore instead of a '.'

然后使用一个简单的color_map来区分属于每个部分的节点，如下所示：

color_map = []
for n in G.nodes():
    if G.node[n]['bipartite'] == 0:
        color_map.append('blue')
    else: color_map.append('green')

绘制所产生的图表：

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至于create_using参数，您可以检查文档。它说，您可以使用它来确定返回图形的类型。默认情况下，它是一个具有平行边的多图。

Answer 2

bipartite_configuration_model和configuration_model是不同的命令。新代码调用configuration_model，其中只有一个节点分区。

将aseq解释为度分布。然后，它将第二个参数解释为create_using变量(如果第二个参数是可选的，则可以在函数调用中提供第二个参数，或者在函数调用(更多细节)中使用关键字)。所以它把它看作是create_using=bseq。然后显式地为create_using传递一个附加值，因此它有多个值。显然，你不是有意这样做的，因此出现了错误。

我相信阿卜杜拉的回答告诉你你到底想做什么。

补充:我怀疑你真的想同时打这两次电话。

from networkx.algorithms import bipartite
import networkx.algorithms.bipartite as bipartite