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import networkx as nx
G = nx.Graph()  # 创建空的无向图

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# 添加单个节点（带属性）
G.add_node(1, color='red', size=10)

# 批量添加节点  节点2、3共用属性
G.add_nodes_from([2, 3], category='A') 

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# 添加单条边（带权重）
G.add_edge(1, 2, weight=4.7)

# 批量添加边
G.add_edges_from([(1, 3), (2, 3)], type='friendship')

# 批量添加带权重的边
G.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (2, 3, 0.8)])

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# 删除节点
G.remove_node(1)
G.remove_nodes_from([2, 3])

# 删除边
G.remove_edge(1, 2)
G.remove_edges_from([(1, 2), (2, 3)])

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G.has_node(1)   # 返回布尔值
G.has_edge(1,2) # 返回布尔值

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# 节点和边视图
list(G.nodes)         # [1, 2, 3]
list(G.edges(data='weight'))  # 边及属性

# 邻接字典
G.adj[1]  # 输出: {2: {'weight': 0.5}}

# 全局属性
G.graph['name'] = 'My Graph'

# 统计方法
G.number_of_nodes()  # 节点总数
G.number_of_edges()  # 边总数

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# 节点属性操作，先要保证 1 结点存在
G.nodes[1]['color'] = 'blue'
G.nodes.add(2, 'color' = 'blue')

color = G.nodes[1].get('color', 'default')
color = G.nodes.get(1, 'color', 'default')

# 边属性操作
G.edges[1, 2]['weight'] = 5.0
weight = G.edges[1, 2].get('weight', 1.0)

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import networkx as nx

# 创建图并添加节点（两种等效方式）
G = nx.Graph()
G.add_node(2, color='blue')       

# 访问属性（需确保节点和属性名正确），用'color'访问
print(G.nodes[2]['color'])   	    # 'blue'
print(G.nodes.get(2,'color')        # 'blue'

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G.clear()       # 清空图（保留属性）
G.copy()        # 深拷贝图
subG = G.subgraph([1, 2])  # 生成子图

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list(G.neighbors(1))  # 返回邻居列表
G.degree(1)           # 返回节点度数

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import networkx as nx

# 创建图
G = nx.Graph(name="示例图")
G.add_nodes_from([1, 2, 3], category='sample')
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3)], weight=1.0)

# 设置属性
G.nodes[1]['color'] = 'red'
G.edges[1, 2]['weight'] = 2.5

# 输出信息
print("节点列表:", list(G.nodes))
print("边列表:", list(G.edges(data=True)))
print("节点1的邻居:", list(G.neighbors(1)))
print("节点1的度数:", G.degree(1))