查找到节点的连接边数以及具有最大连接边的节点

在图中，如何找到与节点相连（直接绑定）的边数？
然后，这将是微不足道的，但如果有任何直接方法来找到具有最大边连接的唯一节点，那就太好了。
我正在使用 Python 2.7 和 Networkx。

到目前为止，我正在这样做：

sG            = list(nx.connected_component_subgraphs(G)) # sG is a sub_graph of main graph G
nb_sG         = len(sub_graphs)
max_con_node  = list()
for m in xrange(nb_sG):
    sG_nodes      = [(node, len(sG[m].edges(node)), sG[m].edges(node)) for node in sG[m].nodes()]
    connexions    = [i[1] for i in sG_nodes]
    idx           = [i for i,x in enumerate(connexions) if x==max(connexions)]
    max_con_node.append((max(connexions), [sG_nodes[i][0] for i in idx]))

Thanks.

编辑——我已经更新了新版本的networkx。一般来说，请看迁移指南 https://networkx.github.io/documentation/stable/release/migration_guide_from_1.x_to_2.0.html了解如何将代码从 networkx 1.11 更新到 2.x。

我认为您是在问如何找到一个节点有多少条边。这被称为degree一个节点的。

For 网络x v2.x, G.degree(node )给出节点的度数G.degree()是一个“DegreeView”对象。可以使用将其转换为字典dict(G.degree()).

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([[1,2],[1,3],[2,4],[2,5]])
G.degree()
> DegreeView({1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 1, 5: 1})
max(dict(G.degree()).items(), key = lambda x : x[1])
> (2,3)

in 网络x v1.11及更低：G.degree(node)给出节点的度数G.degree()是一个字典，其键是节点，其值是相应的度数。

So max(G.degree().items(), key = lambda x: x[1])是一个简单的单行代码，返回具有最大度数的节点的 (node, Degree)。

这是一个例子：

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([[1,2],[1,3],[2,4],[2,5]])
G.degree()
> {1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 1, 5: 1}
max(G.degree().items(), key = lambda x: x[1])
> (2,3)