如何从pyvis图中提取节点in_degree、out_degree属性，能否转换为networkx？

该方案完全可以实现，是目前获取pyvis图节点出入度的成熟方案之一。

实现原理 #

pyvis的Network实例内置nodes、edges两个公开属性，分别存储所有节点、边的元数据，格式为包含字典的列表，可直接读取这两个属性完成到networkx图的转换。

具体实现代码 #

1. 依赖导入 #

import networkx as nx
from pyvis.network import Network

2. 图转换逻辑 #

需要匹配pyvis图的有向/无向属性，创建对应类型的networkx图：

# 此处pyvis_graph替换为你已经创建好的pyvis图实例名
if pyvis_graph.directed:
    # 有向图对应创建DiGraph
    nx_graph = nx.DiGraph()
else:
    # 无向图对应创建Graph
    nx_graph = nx.Graph()

# 添加所有节点，保留节点的全部自定义属性
nx_graph.add_nodes_from((node["id"], node) for node in pyvis_graph.nodes)
# 添加所有边，保留边的全部自定义属性
nx_graph.add_edges_from((edge["from"], edge["to"], edge) for edge in pyvis_graph.edges)

3. 出入度获取 #

转换完成后直接调用networkx原生方法即可：

• 获取全图所有节点入度：nx_graph.in_degree()
• 获取全图所有节点出度：nx_graph.out_degree()
• 获取单个指定节点的入度：nx_graph.in_degree(你的节点ID)

轻量替代方案（无需转换图结构） #

如果你只需要统计出入度，不想额外引入networkx的转换开销，可直接基于pyvis的edges属性统计：

from collections import defaultdict

# 统计入度
in_degree = defaultdict(int)
for edge in pyvis_graph.edges:
    in_degree[edge["to"]] += 1

# 统计出度
out_degree = defaultdict(int)
for edge in pyvis_graph.edges:
    out_degree[edge["from"]] += 1

两种方案可根据你的后续需求选择：如果后续还需要做最短路径、社区发现等复杂图分析，选择转networkx的方案；如果仅需要统计出入度，直接统计的方案更轻量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sumanth s